【PaperReading】AGCN: Attention-driven Graph Clustering Network

AGCN是一种新型的深度聚类方法,通过结合注意力机制和图聚类网络,动态融合节点属性特征与图的拓扑特征。它包含AGCN-H和AGCN-S两个融合模块,分别实现异质性融合和多尺度融合,以提高聚类性能。实验证明,AGCN在多尺度信息利用和特征融合方面优于现有方法,尤其适用于低质量图数据的聚类。

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Attention-driven Graph Clustering Network

AGCN:注意力驱动的图聚类网络

论文作者:Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui Hou
论文来源:2021, ACM Multimedia
论文地址:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3474085.3475276
论文代码:https://github.com/ZhihaoPENG-CityU/MM21—AGCN

摘要

The combination of the traditional convolutional network (i.e., an auto-encoder) and the graph convolutional network has attracted much attention in clustering, in which the auto-encoder extracts the node attri

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