Multi-view clustering? 2024The expensive time consumption and hyper-parameters are two main drawbacks of most existing multi-view graph clustering methods. Especially in large-scale data clustering, these two defects are more serious. Aiming at these two problems, we propose a novel auto-weighted ...
Dual-Optimized Adaptive Graph Reconstruction for Multi-View Graph Clustering 1.论文摘要 多视图聚类是针对多媒体数据的一项重要的机器学习任务,它包括了图像、视频和文本等各个领域。此外,随着图数据的增加,多视图图聚类(MVGC)的重要性变得明显。现有的方法大多集中于图神经网络(GNNs),从图结构和特征数据中提取信...
Homophily Degree Related Adaptive Hybrid Graph Filter View Weighting and Fusion Model Optimization Experiments Keywrods: Homophily, Multi-View, Graph Clustering Introduction 本文贡献如下: 研究了基于图滤波器的异质性图的MVGC所面临的挑战。我们的目标是有效和智能地利用低频和高频信息,以防止信息丢失,并促进不同...
Recent advances in graph convolutional networks (GCNs) have increasingly used graph attention mechanisms for generating embedded feature representations for graph clustering. However, regardless of whether multi-view or single-view clustering is used, owing to the sensitivity of graph attention mechanisms ...
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
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; ...
简介:论文阅读笔记:GMC Graph-Based Multi-View Clustering 论文主要贡献 提出了一种通用的基于图的multi-view聚类方法(GMC),用于解决现有方法的一些限制。GMC自动加权每个视图,共同学习每个视图的图和融合图,并在融合后立即生成最终簇,不需要引入另外的spectral聚类方法,值得注意的是,每个视图图的学习和融合图的学习可...
Self-supervised graph convolutional network for multi-view clustering(论文阅读记录) 摘要 现有方法直接利用图结构做为视图描述符,可能会抑制多视图学习能力、同时图结构可能包含异常值。基于以上问题、作者提出sgcmc｡Sgcmc通过欧拉变换将原始节点映射到复杂空间中,构建一个新视图。该分法不仅抑制了异常值,还揭示了...
CGD: Multi-View Clustering via Cross-View Graph Diffusion论文阅读 CGD: Multi-View Clustering via Cross-View Graph Diffusion问题:多视角聚类之前的方法不够通用 主要内容:考虑到不同视图之间的信息互补性,创新性地提出了基于扩散模型的跨视图相似图融… 川陀图书管理员 [ACL2019]Attention Guided Graph Convolutio...