基于子图分解的图聚类神经网络

邓祥; 俞璐; 姚昌华; 朱瑾

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基于子图分解的图聚类神经网络

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聚类是机器学习的核心任务之一,其主要目的是将无标签数据中的不同簇数据进行分离。深度聚类算法使用深度神经网络联合优化聚类目标与特征提取,极大地提高了聚类性能。图聚类是深度聚类领域近两年研究的一个重要分支,其在处理图结构数据上有极大的优势。提出一种新的图聚类方案:基于子图分解的图聚网络,该模型在图自编码器的基础上通过构建多个子图,并在子图的嵌入空间中加以组稀疏约束达到最终的聚类目的。

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来源
《计算机时代》 |2022年第5期|6-10|共5页
作者
邓祥; 俞璐; 姚昌华; 朱瑾;
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作者单位

陆军工程大学;

南京信息工程大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
模式识别; 图神经网络; 深度学习; 深度聚类;

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