Abstract-In graf-baserade lärande modeller, enheter ofta representeras som hörn i en oriktad graf med viktade kanter som beskriver förhållandet mellan enheter. I många verkliga tillämpningar är dock enheter ofta förknippade med relationer av olika typer och / eller från olika källor, som kan fångas väl av flera oriktade grafer över samma uppsättning hörn. Hur man kan utnyttja sådana flera informationskällor för att göra bättre slutsatser om enheter är fortfarande ett intressant öppet problem. I detta dokument fokuserar vi på problemet med att klunga ihop hörnen baserat på flera grafer i både oövervakade och halvövervakade inställningar. Som ett av våra bidrag föreslår vi Linked Matrix Factorization (LMF) som ett nytt sätt att samla information från flera grafkällor. I LMF är varje graf ungefärlig genom matris factorization med en graf-specifik faktor och en faktor som är gemensam för alla grafer, där den gemensamma faktorn ger funktioner för alla hörn. Experiment på SIAM journaldata visar att (1) vi kan förbättra klusternoggrannheten genom att samla flera informationskällor med flera modeller, och (2) LMF ger överlägsna eller konkurrenskraftiga resultat jämfört med andra grafbaserade klustermetoder.
Särskilt, i REF, författarna föreslår länkad matris factorization metod för att uppnå konsensus klusterresultat bland flera grafer.
Clustering with Multiple Graphs
{'venue': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}