論文の概要: Self-supervised Contrastive Attributed Graph Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08264v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 03:25:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 13:58:46.551633
• Title: Self-supervised Contrastive Attributed Graph Clustering
• Title（参考訳）: 自己教師付きコントラスト有意グラフクラスタリング
• Authors: Wei Xia, Quanxue Gao, Ming Yang, Xinbo Gao
• Abstract要約: 我々は,自己教師型コントラストグラフクラスタリング(SCAGC)という,新たな属性グラフクラスタリングネットワークを提案する。 SCAGCでは,不正確なクラスタリングラベルを活用することで,ノード表現学習のための自己教師付きコントラスト損失を設計する。 OOSノードでは、SCAGCはクラスタリングラベルを直接計算できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.52694943592974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attributed graph clustering, which learns node representation from node attribute and topological graph for clustering, is a fundamental but challenging task for graph analysis. Recently, methods based on graph contrastive learning (GCL) have obtained impressive clustering performance on this task. Yet, we observe that existing GCL-based methods 1) fail to benefit from imprecise clustering labels; 2) require a post-processing operation to get clustering labels; 3) cannot solve out-of-sample (OOS) problem. To address these issues, we propose a novel attributed graph clustering network, namely Self-supervised Contrastive Attributed Graph Clustering (SCAGC). In SCAGC, by leveraging inaccurate clustering labels, a self-supervised contrastive loss, which aims to maximize the similarities of intra-cluster nodes while minimizing the similarities of inter-cluster nodes, are designed for node representation learning. Meanwhile, a clustering module is built to directly output clustering labels by contrasting the representation of different clusters. Thus, for the OOS nodes, SCAGC can directly calculate their clustering labels. Extensive experimental results on four benchmark datasets have shown that SCAGC consistently outperforms 11 competitive clustering methods.
• Abstract（参考訳）: ノード属性からノード表現を学習する分散グラフクラスタリングと,クラスタリングのためのトポロジグラフは,グラフ解析の基本的だが難しい課題である。 近年,グラフコントラッシブ・ラーニング(GCL)に基づく手法により,この課題に対して優れたクラスタリング性能が得られた。 しかし、既存のgclベースの手法は 1)不正確なクラスタリングラベルの恩恵を受けない 2) クラスタリングラベルを取得するには,後処理操作が必要である。 3) サンプル外問題(OOS)は解決できない。 これらの問題に対処するため,我々は,自己管理型コントラストグラフクラスタリング(SCAGC)という,新たな属性グラフクラスタリングネットワークを提案する。 SCAGCでは,クラスタ間ノードの類似性を最小化しつつ,クラスタ間ノードの類似性を最大化することを目的とした,自己監督型コントラスト損失がノード表現学習のために設計されている。 一方、クラスタリングモジュールは、異なるクラスタの表現を対比してクラスタリングラベルを直接出力するように構築されている。 したがって、OOSノードでは、SCAGCはクラスタリングラベルを直接計算できる。 4つのベンチマークデータセットの大規模な実験結果によると、SCAGCは11の競合クラスタリングメソッドより一貫して優れています。

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