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实体 Inductive Correlation Clustering

Inductive Correlation Clustering

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  1. TOOL · CL_223291 ·

    图神经网络解决相关性聚类可扩展性问题

    研究人员开发了一个新颖的框架，使用图神经网络（GNNs）来解决传统相关性聚类（CC）算法的可扩展性和转导性限制。这种新方法实现了归纳相关性聚类，通过在训练过程中学习通用的结构模式和节点特征，使模型能够泛化到未见过的图实例。该框架显著减少了推理时间，同时保持了具有竞争力的近似比，并且在图分类任务中也显示出作为可学习池化机制的潜力。