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摘 要：
基于非对比学习（NCL）的异构图嵌入模型不依赖负样本学习数据的内在特征和模式，可能导致模型无法有效地学习节点之间的区分度。提出了一种基于跨视图原型非对比学习的异构图嵌入模型（XP-NCL），通过寻找额外的正样本提供更多关于源节点的上下文信息，并重新考虑了正样本之间的相似性，从而为下游任务学习更高效的节点表征。（剩余15587字）
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基于跨视图原型非对比学习的异构图嵌入模型
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