Multi-view graf kluster syftar till att förbättra kluster prestanda genom att integrera heterogen information som samlas in inom olika områden. Varje domän ger en annan bild av datainstanserna. Genom snittlig korsdomäninformation har visat sig vara ett effektivt sätt att uppnå bättre klusterresultat. Trots den tidigare framgången, antar befintliga multi-view graf kluster metoder oftast att olika vyer är tillgängliga för samma uppsättning av instanser. Således fall inom olika domäner kan behandlas som har strikt en-till-en relation. I många tillämpningar i verkligheten kan dock fall av data i en domän motsvara flera fall i en annan domän. Dessutom kan samband mellan instanser inom olika områden förknippas med vikter baserade på tidigare (partiell) kunskap. I detta dokument föreslår vi en flexibel och robust ram, CGC (Co-regularized Graph Clustering), baserad på icke-negativ matris factorization (NMF), för att ta itu med dessa utmaningar. CGC har flera fördelar jämfört med de befintliga metoderna. För det första, det stöder många-till-många kors-domän instans relation. För det andra innehåller den vikt på cross-domain relation. För det tredje tillåter det partiell korsdomänkartläggning så att grafer i olika domäner kan ha olika storlekar. Slutligen ger det användarna i vilken utsträckning förhållandet mellan domäner bryter mot klusterstrukturen inom domäner, och därmed gör det möjligt för användare att omvärdera konsekvensen i förhållandet. Omfattande experimentella resultat på UCI-riktmärkesdata, nyhetsgruppsdata och biologiska interaktionsnätverk visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
CGC REF är en multidomän graf klustermodell för att använda korsdomän relation som co-regularizing straff för att vägleda sökandet efter konsensus klusterstruktur.
Flexible and robust co-regularized multi-domain graph clustering
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}