软件学报

作者：刘子扬，王朝坤，章衡

单位：刘子扬，清华大学 软件学院, 北京 10008411,王朝坤，清华大学 软件学院, 北京 10008402,章衡，之江实验室, 浙江 杭州 31112103

关键词：图对比学习;自监督学习;图分类;节点分类;图神经网络

基金：国家自然科学基金(62372264); 之江实验室软课题(K2023PD0AK01)

对比学习是一种在计算机视觉和自然语言处理等领域广泛应用的自监督学习技术. 图对比学习指的是在图数据上应用对比学习技术的一类方法. 给出图对比学习的基本概念、算法和应用的一个综述. 首先介绍图对比学习的背景和意义及其在图数据上的基本概念; 然后详细阐述图对比学习的主流方法, 包括基于不同图数据增强策略的方法分类、基于不同图神经网络编码器结构的方法分类以及基于不同对比损失目标的方法分类等; 最后提出了3个图对比学习的研究思路. 研究结果表明, 图对比学习是一项有效的技术, 可以用来解决图数据上节点分类、图分类等一系列下游任务.

来源：2026年第1期

《软件学报》期刊编辑部

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