"2022年4月21-22日图神经网络与自监督学习论文分享及王云帆研究成果汇总"

2022年4月21日，图神经网络小组进行了论文分享，其中主要涉及了关于Node Feature Extraction by Self-Supervised的内容。在此次分享中，王云帆分享了他的理论分析实验论文，重点是关于自监督多尺度邻域预测的Node Feature Extraction。这篇论文的主要内容包括理论分析和实验部分，旨在探讨如何通过自监督学习来提取节点特征。 在这篇论文中，王云帆对自监督学习在图神经网络中的应用进行了深入的研究和探讨。他通过引入多尺度邻域预测的方法，提出了一种新颖的节点特征提取算法，旨在通过预测节点在多个尺度下的邻居节点来学习节点的特征表示。通过在多个尺度下进行邻域预测，可以更全面地捕获节点周围的特征信息，从而提高节点特征的表征能力和鲁棒性。 在理论分析部分，王云帆对提出的方法进行了深入的推导和分析，从数学和理论角度阐述了该方法的合理性和有效性。他通过对节点特征提取的数学模型进行推导和分析，解释了多尺度邻域预测对节点特征学习的重要性，并阐释了该方法相对于传统方法的优势所在。 在实验部分，王云帆进行了大量的实验验证，证明了所提出方法的有效性和性能优越性。他通过在多个真实数据集上进行实验，与其他经典的节点特征提取方法进行了对比，并展示了所提出方法在节点分类、节点嵌入等任务上取得了显著的性能提升。这些实验结果充分地证明了所提出方法的有效性和实用性。 通过这次论文分享，王云帆对自监督多尺度邻域预测的Node Feature Extraction进行了全面而深入的研究和探讨。他的工作为图神经网络中的节点特征提取领域带来了新的思路和方法，对相关研究具有重要的理论和应用价值。这篇论文的提出不仅丰富了图神经网络领域的研究内容，也为实际应用中的节点特征提取问题提供了新的解决思路。希望通过这次论文分享，能够激发更多研究者对于自监督学习在图神经网络中的应用进行更深入的探讨，推动该领域的发展和进步。