顶会论文看图对比学习（GNN+CL）研究趋势
随着对比学习（Contrastive Learning）在 CV、NLP 等领域大放异彩，其研究热度近年来也逐步走高。在图学习领域，由于图（Graph）数据也存在缺少标签或难以标注的问题，自 2020 年来，研究者们也着力于将对比学习技术应用于图表示学习任务上，取得了十分不错的效果，这一系列算法研究称为 图对比学习（Graph Contrastive Learning）。由于图是一种离散的数据结构，且一些常见的图学习任务中，数据之间往往存在紧密的关联（如链接预测）。如何针对这些特性设计图对比学习
