【摘 要】
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聚类是数据挖掘领域的一项经典任务,通过预定义的相似性度量将未标记的输入数据划分成不同聚类。在过去的几年中,人们提出了各种聚类方法来解决现实世界中的问题,如文本聚类和图像聚类。随着图结构数据的出现,如生物网络和社会网络,如何将属性图节点划分为不同聚类引起了广泛关注。与文本和图像数据不同,属性图中的每个节点都有一组属性特征,属性信息表示节点本身的特征值,结构信息则表示节点结构之间的潜在相似性。因此,如
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聚类是数据挖掘领域的一项经典任务,通过预定义的相似性度量将未标记的输入数据划分成不同聚类。在过去的几年中,人们提出了各种聚类方法来解决现实世界中的问题,如文本聚类和图像聚类。随着图结构数据的出现,如生物网络和社会网络,如何将属性图节点划分为不同聚类引起了广泛关注。与文本和图像数据不同,属性图中的每个节点都有一组属性特征,属性信息表示节点本身的特征值,结构信息则表示节点结构之间的潜在相似性。因此,如何有效地利用图形数据中的特征信息和结构信息进行聚类是一个重要的问题。传统的图聚类算法通过构造节点特征的相似矩阵,然后对矩阵进行聚类,这强调了结构信息的重要性。尽管后来的研究试图将节点特征和网络结构结合到集群中,但这些方法很少探索深度学习在集群中的应用。近年来,鉴于深度学习的快速发展,人们开始使用深度学习方法进行聚类。基本的深度聚类方法首先学习数据的有效表示,然后应用传统聚类方法对数据表示进行聚类。深度图聚类方法大致分为基于DNN的聚类方法和基于GCN的聚类方法。基于DNN的方法已被用来学习基于节点特征和网络结构信息的图表示,基于GCN的方法使用GCN对节点表示的节点特征和网络结构进行编码。深度聚类方法同时利用了拓扑结构信息和节点特征,取得了优异的性能。然而,现有的深度聚类模型往往更注重结构信息的学习,很少处理特征信息,特征学习过程中的信息丢失被忽略,导致需要学习和捕获的信息不足。同时,特征学习表示是获取目标聚类分布的关键内容,这直接导致聚类精度低。此外,由于这些深度聚类方法忽略了节点间的链接关系,限制了聚类训练结果的准确度。基于上述工作,本文提出了一种密集深度神经网络结构的聚类网络。为了解决特征学习不足和增强层间特征流的问题,提出一种多层密集深度神经网络来获取节点特征表示,该网络融合了每一层学习的节点表示。本文的贡献可以总结如下:1)本文提出了一种用于图数据的密集深度神经网络结构化聚类网络（DDSCN）模型。通过增加了一个双重自监督模块来同时更新两个模块,利用转移算子将从密集DNN学习到的节点表示传递到GCN层,从而促进了GCN中结构信息的学习。该方法将结构学习和特征学习过程结合起来,实现了信息的重用。2)本文提出了一种多层密集深层神经网络来获取节点特征表示,它在DNN层之间建立了密集连接,并实现了密集DNN层之间的特征重用。本文设计了一个平滑正则化项来重构损失函数,通过测量节点之间的相似性来优化整个模型的更新过程,以考虑节点之间的直接链路关系。3)本文在四个真实数据集中对提出的密集深度神经网络结构的聚类网络框架进行了评估,结果表明,该框架明显优于最先进的方法。这表明密集深度神经网络结构的聚类网络框架对于图聚类是有效的。
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