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TOOL · CL_342227 · Nov 5 · 05:00

新的S3GLC框架通过整合全局拓扑来增强图聚类

研究人员推出了一种名为S$^3$GLC的新框架，旨在改进深度图级聚类。该方法解决了现有方法中的局限性，例如图同构网络无法捕捉全局拓扑以及不平衡数据集中的聚类坍塌问题。S$^3$GLC利用源自Hoffman-Wielandt不等式的新型谱签名整合全局拓扑特征，并将其与局部邻域特征融合。为了对抗聚类坍塌，它采用了一种具有Sinkhorn-Knopp归一化的平衡聚类目标。实验表明，S$^3$GLC在REDDIT-12K和OGBG-PPA等数…