无同质性假设的、以特征为中心的无监督节点表示学习

这篇文章描述了一篇关于无监督节点表示学习的研究论文。重点是不依赖同质性假设进行节点表示学习，同质性假设是图神经网络中常见的假设。该方法以特征为中心，表明侧重于节点本身的特征，而不是它们与邻居的关系。这是一个重要的研究领域，因为它解决了许多现有方法的局限性。