整理异配图的部分细节框架
老哥建议在开头附上case study(toy case/toy model)（后以toy case代称)，但是具体不清楚toy case有多少种样式，以及如何做toy case，因此，总结toy case如下：
| 发表刊物 | toy model/case | ||
|---|---|---|---|
| polygcl | ICLR24 | 有监督和无监督下多项式和切比雪夫的对比 | 在正文中，也有csbm上做拟合的结果 |
| s3gcl | ICML24 | 在csbm上拟合了不同的滤波器 | |
| hetegcl | IJCAI24 | 分析了不同阶数影响同配比的变化 | 其example figure挺多的 |
| Graph Contrastive Learning Reimagined: Exploring Universality | WWW24 | 无toymodel | 给了本地增强和高阶增强的示意图等 |
| Graph Contrastive Learning via Interventional View Generation | WWW24 | 无toymodel | 给了不同gcl在cornell数据集的可视化结果 |
总结：ICLR和ICML对理论的要求高一点，做toy case很必要。toy case能做就得做，肯定是一个加分项。
