論文の概要: Seeing All From a Few: Nodes Selection Using Graph Pooling for Graph Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05320v1
• Date: Fri, 30 Apr 2021 06:51:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-14 13:03:41.529329
• Title: Seeing All From a Few: Nodes Selection Using Graph Pooling for Graph Clustering
• Title（参考訳）: グラフクラスタリングのためのグラフプールを用いたノード選択
• Authors: Yiming Wang, Dongxia Chang, Zhiqian Fu, and Yao Zhao
• Abstract要約: ノイズの多いエッジとグラフのノードは、クラスタリング結果を悪化させる可能性がある。 ノイズの多いノードやエッジに対するグラフクラスタリングの堅牢性を改善するために,新しいデュアルグラフ埋め込みネットワーク(DGEN)を提案する。 3つのベンチマークグラフデータセットの実験は、いくつかの最先端アルゴリズムと比較して優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.68977275752782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph clustering aiming to obtain a partition of data using the graph information, has received considerable attention in recent years. However, noisy edges and nodes in the graph may make the clustering results worse. In this paper, we propose a novel dual graph embedding network(DGEN) to improve the robustness of the graph clustering to the noisy nodes and edges. DGEN is designed as a two-step graph encoder connected by a graph pooling layer, which learns the graph embedding of the selected nodes. Based on the assumption that a node and its nearest neighbors should belong to the same cluster, we devise the neighbor cluster pooling(NCPool) to select the most informative subset of vertices based on the clustering assignments of nodes and their nearest neighbor. This can effectively alleviate the impact of the noise edge to the clustering. After obtaining the clustering assignments of the selected nodes, a classifier is trained using these selected nodes and the final clustering assignments for all the nodes can be obtained by this classifier. Experiments on three benchmark graph datasets demonstrate the superiority compared with several state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 近年,グラフ情報を用いたデータの分割を目的としたグラフクラスタリングが注目されている。 しかし、グラフ内のノイズの多いエッジとノードはクラスタリング結果を悪化させる可能性がある。 本稿では,ノイズの多いノードやエッジに対するグラフクラスタリングのロバスト性を改善するために,新しいデュアルグラフ埋め込みネットワーク(DGEN)を提案する。 DGENはグラフプーリング層で接続された2段階のグラフエンコーダとして設計され、選択したノードのグラフ埋め込みを学習する。 ノードとその隣接ノードが同じクラスタに属するべきであるという仮定に基づいて、ノードと隣接ノードのクラスタリング割り当てに基づいて、頂点の最も有益なサブセットを選択するために、隣接クラスタプール(ncpool)を考案する。 これにより、ノイズエッジがクラスタリングに与える影響を効果的に軽減できる。 選択されたノードのクラスタリング代入を取得すると、これらの選択されたノードを使用して分類器を訓練し、この分類器により全てのノードに対する最終的なクラスタリング代入を得ることができる。 3つのベンチマークグラフデータセットの実験は、いくつかの最先端アルゴリズムと比較して優位性を示す。

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