Semi-supervised GCNs optimiert durch kontrastives Lernen und Selbsttraining
Ein neues arXiv-Papier (2512.13770v1) präsentiert MV‑SupGCN, ein semi‑supervised Graph Convolutional Network, das die Integration von heterogenen Ansichten in Graphdaten neu definiert. Durch die Kombination von Cross‑En…