論文の概要: Adaptive Graph Auto-Encoder for General Data Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08648v5
• Date: Thu, 17 Mar 2022 13:13:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 06:51:09.103730
• Title: Adaptive Graph Auto-Encoder for General Data Clustering
• Title（参考訳）: 一般データクラスタリングのための適応グラフ自動エンコーダ
• Authors: Xuelong Li and Hongyuan Zhang and Rui Zhang
• Abstract要約: グラフベースのクラスタリングは、クラスタリング領域において重要な役割を果たす。 グラフ畳み込みニューラルネットワークに関する最近の研究は、グラフ型データにおいて驚くべき成功を収めている。 本稿では,グラフの生成的視点に応じて適応的にグラフを構成する汎用データクラスタリングのためのグラフ自動エンコーダを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.8576971748142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-based clustering plays an important role in the clustering area. Recent studies about graph convolution neural networks have achieved impressive success on graph type data. However, in general clustering tasks, the graph structure of data does not exist such that the strategy to construct a graph is crucial for performance. Therefore, how to extend graph convolution networks into general clustering tasks is an attractive problem. In this paper, we propose a graph auto-encoder for general data clustering, which constructs the graph adaptively according to the generative perspective of graphs. The adaptive process is designed to induce the model to exploit the high-level information behind data and utilize the non-Euclidean structure sufficiently. We further design a novel mechanism with rigorous analysis to avoid the collapse caused by the adaptive construction. Via combining the generative model for network embedding and graph-based clustering, a graph auto-encoder with a novel decoder is developed such that it performs well in weighted graph used scenarios. Extensive experiments prove the superiority of our model.
• Abstract（参考訳）: クラスタリングの分野では、グラフベースのクラスタリングが重要な役割を果たす。 グラフ畳み込みニューラルネットワークに関する最近の研究は、グラフ型データで素晴らしい成功を収めている。 しかしながら、一般的なクラスタリングタスクでは、グラフを構築する戦略がパフォーマンスに不可欠であるように、データのグラフ構造は存在しません。 したがって、グラフ畳み込みネットワークを一般的なクラスタリングタスクに拡張する方法は魅力的な問題である。 本稿では,グラフの生成的視点に応じて適応的にグラフを構成する汎用データクラスタリングのためのグラフ自動エンコーダを提案する。 適応プロセスは、モデルにデータの背後にあるハイレベルな情報を活用させ、非ユークリッド構造を十分に活用するように設計されている。 さらに,適応構造による崩壊を回避するため,厳密な解析による新しい機構を設計する。 ネットワーク埋め込みとグラフベースのクラスタリングのための生成モデルを組み合わせることで、グラフオートエンコーダと新しいデコーダが開発され、重み付きグラフ使用シナリオでよく機能する。 大規模な実験は我々のモデルの優越性を証明している。

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