《Large》论文解读（BGRL）中，有哪些关键发现或创新点？
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本文共计148个文字，预计阅读时间需要1分钟。
论文信息 + 论文：通过自举在图上进行大规模表示学习
论文内容：本文提出了一种基于自举的图表示学习方法，旨在处理大规模图数据。该方法通过迭代优化节点表示，使得节点表示能够更好地反映图中的结构信息。实验结果表明，该方法在多个图数据集上均取得了优异的性能。
论文信息论文标题：Large-Scale Representation Learning on Graphs via Bootstrapping
论文
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论文信息 + 论文：通过自举在图上进行大规模表示学习
论文内容：本文提出了一种基于自举的图表示学习方法，旨在处理大规模图数据。该方法通过迭代优化节点表示，使得节点表示能够更好地反映图中的结构信息。实验结果表明，该方法在多个图数据集上均取得了优异的性能。
论文信息论文标题：Large-Scale Representation Learning on Graphs via Bootstrapping
论文