本發(fā)明屬于圖對(duì)比學(xué)習(xí)領(lǐng)域,具體涉及一種面向結(jié)構(gòu)優(yōu)化的頻率感知圖增強(qiáng)方法及存儲(chǔ)介質(zhì)。、近年來,圖對(duì)比學(xué)習(xí)(graph?contrastive?learning,gcl)作為一種高效的自監(jiān)督學(xué)習(xí)范式,通過構(gòu)造圖數(shù)據(jù)的多視圖增強(qiáng),在無需人工標(biāo)注的前提下,實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的魯棒表示學(xué)習(xí),已廣泛應(yīng)...