Diagramkluster är en grundläggande uppgift som upptäcker samhällen eller grupper i nätverk. Nya studier har främst fokuserat på att utveckla djupt lärande metoder för att lära sig en kompakt graf inbäddning, på vilken klassiska klustermetoder som k-medel eller spektral kluster algoritmer tillämpas. Dessa tvåstegsramverk är svåra att manipulera och leder vanligtvis till suboptimala prestanda, främst för att grafen som inbäddas inte är målriktad, dvs. utformad för den specifika klusteruppgiften. I detta dokument föreslår vi en målinriktad strategi för djupt lärande, djup uppmärksamhet inbäddad grafkluster (DAEGC kort sagt). Vår metod fokuserar på tilldelade grafer för att tillräckligt utforska de två sidorna av information i grafer. Genom att använda ett uppmärksamhetsnätverk för att fånga betydelsen av de angränsande noderna till en målnod kodar vår DAEGC-algoritm topologisk struktur och nodinnehåll i en graf till en kompakt representation, där en inre produktdekoder tränas för att rekonstruera grafstrukturen. Dessutom skapas mjuka etiketter från grafen som inbäddar sig själv för att övervaka en självträningsgrafklusterprocess, som iterativt förfinar klusterresultaten. Självträningsprocessen är gemensamt inlärd och optimerad med grafen inbäddad i en enhetlig ram, för att ömsesidigt gynna båda komponenterna. Experimentella resultat jämfört med toppmoderna algoritmer visar hur överlägsen vår metod är.
Wang m.fl. REF utvecklar en målinriktad strategi för djupinlärning för att gemensamt lära sig grafbäddning och grafklustring tillsammans.
Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}