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实体 Structure-aware losses

Structure-aware losses

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  1. TOOL · CL_56402 ·

    新框架通过自适应局部-全局整合增强图聚类

    研究人员开发了一个新的对比图聚类框架，旨在改进复杂图的分析。该方法使用注意力机制自适应地整合多尺度局部结构与全局语义。它通过融合来自不同传播深度的拓扑信号来捕获邻域特征，并通过聚合从演化聚类中心派生的语义原型来增强簇间可分性。该框架采用双视图对比学习范式和混合目标进行训练，以提高表示的鲁棒性和区分度，并在八个真实世界数据集上表现出有竞争力的性能。