論文の概要: Dual Contrastive Attributed Graph Clustering Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07897v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 03:17:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-17 16:01:28.939528
• Title: Dual Contrastive Attributed Graph Clustering Network
• Title（参考訳）: Dual Contrastive Attributed Graph Clustering Network
• Authors: Tong Wang, Guanyu Yang, Junhua Wu, Qijia He, and Zhenquan Zhang
• Abstract要約: 我々はDCAGC(Dual Contrastive Attributed Graph Clustering Network)と呼ばれる汎用フレームワークを提案する。 DCAGCでは、近隣のコントラストモジュールを利用することで、近隣ノードの類似性を最大化し、ノード表現の品質を向上させる。 DCAGCのすべてのモジュールは、統一されたフレームワークでトレーニングされ、最適化されているため、学習されたノード表現にはクラスタリング指向のメッセージが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.796682703663566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attributed graph clustering is one of the most important tasks in graph analysis field, the goal of which is to group nodes with similar representations into the same cluster without manual guidance. Recent studies based on graph contrastive learning have achieved impressive results in processing graph-structured data. However, existing graph contrastive learning based methods 1) do not directly address the clustering task, since the representation learning and clustering process are separated; 2) depend too much on graph data augmentation, which greatly limits the capability of contrastive learning; 3) ignore the contrastive message for subspace clustering. To accommodate the aforementioned issues, we propose a generic framework called Dual Contrastive Attributed Graph Clustering Network (DCAGC). In DCAGC, by leveraging Neighborhood Contrast Module, the similarity of the neighbor nodes will be maximized and the quality of the node representation will be improved. Meanwhile, the Contrastive Self-Expression Module is built by minimizing the node representation before and after the reconstruction of the self-expression layer to obtain a discriminative self-expression matrix for spectral clustering. All the modules of DCAGC are trained and optimized in a unified framework, so the learned node representation contains clustering-oriented messages. Extensive experimental results on four attributed graph datasets show the superiority of DCAGC compared with 16 state-of-the-art clustering methods. The code of this paper is available at https://github.com/wangtong627/Dual-Contrastive-Attributed-Graph-Clustering-Network.
• Abstract（参考訳）: フェクトグラフクラスタリングは、グラフ分析の分野で最も重要なタスクの1つであり、手動のガイダンスなしで、同じ表現を持つノードを同じクラスタにグループ化するのが目標である。 グラフコントラスト学習に基づく最近の研究は,グラフ構造化データの処理において顕著な成果を上げている。 しかし、既存のグラフコントラスト学習に基づく手法 1) 表現学習とクラスタリングプロセスが分離されているため,クラスタリングタスクに直接対処しない。 2)グラフデータの強化に大きく依存するので,コントラスト学習の能力は大きく制限される。 3) サブスペースクラスタリングのコントラストメッセージは無視する。 上記の問題に対処するため,DCAGC(Dual Contrastive Attributed Graph Clustering Network)と呼ばれる汎用フレームワークを提案する。 DCAGCでは、隣接コントラストモジュールを利用することで、近隣ノードの類似性を最大化し、ノード表現の品質を向上させる。 一方、自己表現層の再構築前後のノード表現を最小化し、スペクトルクラスタリングのための識別的自己表現行列を得ることで、対比自己表現モジュールを構築する。 DCAGCのすべてのモジュールは、統一されたフレームワークでトレーニングされ、最適化されているため、学習されたノード表現にはクラスタリング指向のメッセージが含まれている。 4つの属性グラフデータセットの総合的な実験結果から,DCAGCは16の最先端クラスタリング法に比べて優れていた。 この記事のコードはhttps://github.com/wangtong627/Dual-Contrastive-Attributed-Graph-Clustering-Networkで公開されている。

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