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    • Multidimensional graph contrastive learning based on graph enhancement and multi-neural networks

    • In the field of unsupervised graph representation learning, researchers have proposed the LAST-MGCL model, which effectively improves the quality of node representations through local global graph enhancement techniques and multi neural network collaborative modeling, providing an effective solution for unsupervised graph representation learning.
    • Vol. 30, Issue 9, Pages: 3097-3110(2025)   

      Received:07 November 2024

      Revised:2025-04-08

      Accepted:09 April 2025

      Published:16 September 2025

    • DOI: 10.11834/jig.240612     

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  • Jiang Xuchu, Zhang Xiaowen. 2025. Multidimensional graph contrastive learning based on graph enhancement and multi-neural networks. Journal of Image and Graphics, 30(9):3097-3110 DOI: 10.11834/jig.240612.
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