通常,反对意见函数需要多次迭代才能收敛。按照常用的程序得到由\frac{1}{2}(\left| S \right|+\left| S^{T} \right|)定义的非负对称矩阵C最后,将著名的光谱聚类算法应用于C,以获得最终的聚类结果。在下面Algorithm 1中概述了该算法的完整步骤。根据交替优化理论,目标函数将收敛。 3.实验分析 数据集选取:ACM...
Lin Z, Kang Z. Graph Filter-based Multi-view Attributed Graph Clustering[C]//IJCAI. 2021: 2723-2729. 摘要导读 由于图数据的快速发展,图聚类在整个研究领域受到了很大的关注。然而现有的图聚类方法存在两个缺陷:1)大部分方法无法同时利用属性信息和图结构信息。2)大部分方法都无法处理包含多个图和多个属性信...
Graph Filter-based Multi-view Attributed Graph Clustering[C]//IJCAI. 2021: 2723-2729. 【背景】 本文主要做的的属性图的聚类问题,当前的针对于multi-view的图表示学习方法主要可以被分为两个类别: 将多视图的数据映射到一个图中,然后使用单视图的算法。 通过一些表示学习方法来获得节点embedding之后,然后使用...
论文地址:Multi-View Attribute Graph Convolution Networks for Clustering | IJCAI 论文代码:MAGCN 1.多视图属性聚类:MAGCN 1.存在问题:GNN 融入Multi-View Graph 1)他们不能将指定学习的不同权重的分配给邻域内的不同节点; 2)他们可能忽略了进行节点属性和图结构的重构以提高鲁棒性; 3)对于不同视图之间的一致...
Cheng J, Wang Q, Tao Z, et al. Multi-View Attribute Graph Convolution Networks for Clustering[C]. IJCAI, 2020. 摘要翻译: 图神经网络(GNN)在处理图结构数据方面取得了相当大的成就。然而,现有的方法由于节点属性收集和图重构的缺点,不能为不同的节点分配可学习的权值,且缺乏鲁棒性。此外,大多数多视图...
多图聚类模型(Graph-based Multi-view Clustering, GMC)是一种专门设计用于处理多视图数据的聚类算法,它利用图结构来捕捉数据点之间的关系,并通过联合优化多个视图的图表示来达到更准确的聚类效果。 GMC算法的核心在于能够有效融合不同来源的信息,即使这些信息可能存在矛盾或不完整,也能从中提取出一致的聚类结构。
论文标题:Multi-view Contrastive Graph Clustering论文作者:Erlin Pan、Zhao Kang论文来源:2021, NeurIPS论文地址:download论文代码:download1 介绍本文贡献:使用Graph Filter 过滤了高阶噪声数据; 提出Graph Contrastive Regularizer 改善了视图的质量; 2 方法
Multi-view clustering has become an active topic in artificial intelligence. Yet, similar investigation for graph-structured data clustering has been absent so far. To fill this gap, we present a Multi-View Graph embedding Clustering network (MVGC). Specifically, unlike traditional multi-view ...
Multi-view attributed graph clustering. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2021. 2 [29] Jiyuan Liu, Xinwang Liu, Yuexiang Yang, Xifeng Guo, Marius Kloft, and Liangzhong He. Multiview subspace clustering via co-training robust data representat...
In this paper, we propose a novel Multi-View Attribute Graph Convolution Networks (MAGCN) model for the clustering task. MAGCN is designed with two-pathway encoders that map graph embedding features and learn the view-consistency information. Specifically, the first pathway develops multi-view ...