Multi-view graf inbäddning och nav upptäckt har båda blivit brett studerade problem inom området grafinlärning. Både grafen inbäddning och navdetektion relaterar till nodklusterstrukturen i grafer. Den multi-vy grafen inbäddning innebär vanligtvis nod klusterstrukturen i grafen baserat på flera vyer, medan nav är de gränserpanning noder över olika nod kluster i grafen och därmed potentiellt kan påverka klusterstrukturen i grafen. Inget av de befintliga verken ansågs dock gemensamt lära in multi-view inbäddningar och nav från multiview graf data. I detta dokument föreslår vi att arbetet med att upptäcka navet införlivas i ramverket med flera vyer, så att de två uppgifterna kan dra nytta av varandra. Speciellt föreslår vi en auto-viktad ram av Multiview Graph Embedding med Hub Detection (MVGE-HD) för hjärnnätverksanalys. MVGE-HD-ramen lär sig en enhetlig graf som genomsyrar alla vyer samtidigt som den minskar den potentiella påverkan av naven på att sudda ut gränserna mellan nodkluster i grafen, vilket leder till en tydlig och diskriminerande nodklusterstruktur för grafen. Vi använder MVGE-HD på två verkliga multi-view hjärnnätverk dataset (dvs HIV och Bipolar). De experimentella resultaten visar den överlägsna prestandan hos det föreslagna ramverket i hjärnnätverksanalys för klinisk undersökning och tillämpning.
I REF föreslås en automatisk vägd multivygraf som inbäddar metod med navdetektering (MVGE-HD) för hjärnnätverksklustring, baserad på multimodalitetsdata (dvs. fMRI- och diffusionsspänningsavbildning).
Multi-view Graph Embedding with Hub Detection for Brain Network Analysis
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}