用中文概括意思：Although the above methods have succeeded they still have some drawbacks More and more researchers have realized that relying only on the topology graph to extract embeddings isinsufficient wh

尽管以上方法取得了成功，但仍存在一些缺点。越来越多的研究人员意识到仅依赖拓扑图来提取嵌入是不足够的，这会忽略节点特征之间的深层关联。Hoang和Maehara（2019）认为，在GCN中，拓扑仅起到对节点特征进行低通滤波的作用，因此学习非线性特征的能力受到了限制。然后，Wang等人（2020）结合了由节点特征和拓扑图构建的特征图来学习强大的表示。基于Wang等人（2020），刘、文、康、罗和田（2021）添加了自监督损失，以学习拓扑空间和特征空间的一致表示，并取得了更令人信服的结果。