深度聚类paper汇总

<think>好的,用户现在需要关于深度聚类综述论文或技术总结的资料。首先,我需要明确用户的需求。他们可能是在做相关研究,想要了解最新的进展、方法分类或者未来方向。用户之前提到了图聚类深度学习的结合,所以可能对图神经网络在聚类中的应用特别感兴趣。 接下来,我得看看系统给的引用资料。引用[1]提到了深度聚类的综述,这正好符合用户的需求。引用[2]和[3]提供了深度聚类算法的总结,包括自编码器、对比学习等方法,还有相关代码库,这些信息对用户应该有帮助。 用户可能需要结构化的回答,分点介绍不同的深度聚类方法,比如基于自编码器、图神经网络、对比学习等。同时,要指出现有的综述情况,比如哪些方面已经有总结,哪些还缺乏,比如图聚类的综述较少,可能需要重点推荐引用[1]的内容。 还要注意用户提到的示例中的问题生成部分,需要生成相关问题。这里要确保问题有针对性,比如询问方法比较、评估指标、应用场景等,帮助用户进一步探索。 最后,确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,虽然当前问题可能不需要太多公式,但如果有提到技术细节可能需要。不过根据引用内容,可能更多是方法分类和综述,所以暂时不需要复杂公式。检查引用标注是否正确,每个引用标记对应到正确的来源,避免混淆。</think>### 深度聚类综述与技术总结 #### 1. 深度聚类研究现状 深度聚类结合深度学习与无监督聚类技术,主要目标是通过神经网络提取高维数据的低维嵌入表示,并在嵌入空间中实现聚类。近年来研究方向集中在以下几类方法: - **基于自编码器的深度聚类**:通过重构损失优化特征表示,并结合聚类目标(如K-means、谱聚类)联合训练,例如DEC(Deep Embedded Clustering)[^3] - **基于图神经网络的深度聚类**:面向图结构数据,利用GNNs聚合邻居信息生成节点嵌入,再通过聚类模块划分社区,如DAEGC(Deep Attentional Embedded Graph Clustering)[^1] - **基于对比学习的深度聚类**:通过增强数据样本构建正负样本对,学习判别性表示,如SwAV(Swapping Assignments between Views)[^2] #### 2. 现有综述资源梳理 1. **深度聚类综述** [^1] 系统总结了2016-2022年间150+篇论文,提出四维分类框架: ``` 1. 网络架构类型(AE/GNN/VAE) 2. 聚类目标设计(图重构/对比学习/双重自监督) 3. 数据类型(属性图/纯图结构) 4. 技术路线(端到端/两阶段) ``` 并指出未来方向:动态图聚类、可解释性、大规模图处理。 2. **通用深度聚类综述** [^3] 从方法论角度对比了: - 目标函数设计:$L = L_{recon} + \lambda L_{cluster}$ - 网络结构差异:AE vs VAE vs GAN - 优化策略:交替训练/联合优化 3. **开源工具库** - PyContrast:提供对比学习基础实现[^2] - SDCN(Structural Deep Clustering Network):整合AE与图卷积的代码库 #### 3. 技术挑战与发展趋势 | 挑战领域 | 具体问题 | 解决方案探索 | |------------------|------------------------------|---------------------------| | 表示学习与聚类解耦 | 嵌入空间可能不符合聚类假设 | 引入正交约束/几何正则化 | | 动态数据处理 | 时序数据分布漂移 | 记忆回放/在线聚类机制 | | 可扩展性 | 百万级节点计算效率 | 子图采样/层次化聚类 |
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