論文の概要: Variational Graph Generator for Multi-View Graph Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07011v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 13:19:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 17:11:22.103622
• Title: Variational Graph Generator for Multi-View Graph Clustering
• Title（参考訳）: マルチビューグラフクラスタリングのための変分グラフ生成装置
• Authors: Jianpeng Chen, Yawen Ling, Jie Xu, Yazhou Ren, Shudong Huang, Xiaorong Pu, Lifang He
• Abstract要約: マルチビューグラフクラスタリング(VGMGC)のための変分グラフ生成器を提案する。 複数のグラフに対する事前仮定に基づいて、信頼性のある変分収束グラフを推定するために、新しい変分グラフ生成法を提案する。 単純なグラフエンコーダとマルチビュークラスタリングの目的を併用して,クラスタリングのためのグラフ埋め込みを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.721803208437755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-view graph clustering (MGC) methods are increasingly being studied due to the rising of multi-view data with graph structural information. The critical point of MGC is to better utilize the view-specific and view-common information in features and graphs of multiple views. However, existing works have an inherent limitation that they are unable to concurrently utilize the consensus graph information across multiple graphs and the view-specific feature information. To address this issue, we propose Variational Graph Generator for Multi-View Graph Clustering (VGMGC). Specifically, a novel variational graph generator is proposed to infer a reliable variational consensus graph based on a priori assumption over multiple graphs. Then a simple yet effective graph encoder in conjunction with the multi-view clustering objective is presented to learn the desired graph embeddings for clustering, which embeds the consensus and view-specific graphs together with features. Finally, theoretical results illustrate the rationality of VGMGC by analyzing the uncertainty of the inferred consensus graph with information bottleneck principle. Extensive experiments demonstrate the superior performance of our VGMGC over SOTAs.
• Abstract（参考訳）: マルチビューグラフクラスタリング(MGC)法は,グラフ構造情報を用いたマルチビューデータの増大により研究が進んでいる。 MGCの要点は、複数のビューの特徴やグラフにおいて、ビュー特化およびビュー共通情報をうまく活用することである。 しかし、既存の作品には、複数のグラフにまたがるコンセンサスグラフ情報とビュー固有の特徴情報を同時に利用できないという固有の制限がある。 この問題に対処するために,マルチビューグラフクラスタリング(VGMGC)のための変分グラフ生成器を提案する。 具体的には,複数のグラフ上の事前仮定に基づく信頼性の高い変分コンセンサスグラフを推定するために,新しい変分グラフ生成器を提案する。 次に、マルチビュークラスタリングの目的と連動して、シンプルで効果的なグラフエンコーダを提示して、コンセンサスとビュー固有のグラフと特徴を組み込んだクラスタリングのための所望のグラフ埋め込みを学習する。 最後に,情報ボトルネック原理を用いて推定されたコンセンサスグラフの不確実性を分析することにより,vgmgcの合理性を示す。 広範な実験により,soma上でのvgmgcの優れた性能が実証された。

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