基于自适应增广的图对比学习方法、装置、设备及存储介质

本申请提供基于自适应增广的图对比学习方法、装置、设备及存储介质，方法包括：采用各个原始图数据对图对比学习模型进行预训练，使得其中的连续视图增广器基于多样性约束和一致性约束进行自监督训练，以在正交连续空间中对拓扑结构和节点特征信息进行自适应增广；共享信息编码器基于充分性约束进行自监督训练，以分别提取原始图数据和该增广视图数据的嵌入向量，并以神经网络梯度反向传播的方式对嵌入向量对应的增广视图数据进行调整。本申请能够实现对图数据的拓扑结构和节点特征信息的自适应增广，能够提高增广视图的应用质量，能够提高图对比学习模型的泛化能力以及可靠性并能够降低图对比学习模型预训练过程的实验开销。