【PaperReading】DAEGC : Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach

DAEGC是一种目标导向的深度学习方法,用于属性图聚类。通过图注意力自编码器融合结构和内容信息,学习潜在表示。自训练模块根据学习的表示进行聚类,同时优化嵌入,实现图聚类和嵌入学习的双赢。实验显示DAEGC在图聚类任务上表现出优越性能。

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Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach

DAEGC: 属性图聚类 : 一种深度注意力嵌入方法

论文作者:Chun Wang, Shirui Pan, Ruiqi Hu, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang
论文来源:2019, IJCAI
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1906.06532.pdf
论文代码:https://github.com/Tiger101010/DAEGC

摘要

Graph clustering is a fundamental task which discovers communities or groups in networks. Recent studies have mostly focused on developing deep learning approaches to learn

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