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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07011v3
• Date: Mon, 23 Dec 2024 16:29:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:50.118339
• 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, Zhifeng Hao, Philip S. Yu, 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。 この生成器は、複数のグラフに対する事前仮定に基づいて、信頼性のある変分コンセンサスグラフを推論する。 推論されたビュー共通グラフとビュー固有のグラフを機能と一緒に埋め込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.89092260088973
• License:
• Abstract: Multi-view graph clustering (MGC) methods are increasingly being studied due to the explosion of multi-view data with graph structural information. The critical point of MGC is to better utilize 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 extract common information among multiple graphs. This generator infers 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 inferred view-common graph and view-specific graphs together with features. Finally, theoretical results illustrate the rationality of the VGMGC by analyzing the uncertainty of the inferred consensus graph with the information bottleneck principle.Extensive experiments demonstrate the superior performance of our VGMGC over SOTAs. The source code is publicly available at https://github.com/cjpcool/VGMGC.
• 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爆発により, ますます研究されている。 MGCの要点は、複数のビューの特徴とグラフにおいて、ビュー固有およびビュー共通情報をよりよく活用することである。 しかし、既存の作品には、複数のグラフにわたるコンセンサスグラフ情報とビュー固有の特徴情報と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、複数のグラフ間の共通情報を抽出するために、新しい変分グラフ生成器を提案する。 この生成器は、複数のグラフに対する事前仮定に基づいて、信頼性のある変分コンセンサスグラフを推論する。 次に、マルチビュークラスタリングの目的と合わせて、単純で効果的なグラフエンコーダを提示し、推論されたビュー共通グラフとビュー固有グラフを特徴とともに埋め込み、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,情報ボトルネックの原理による推論されたコンセンサスグラフの不確実性を解析することにより,VGMGCの合理性を示す。 ソースコードはhttps://github.com/cjpcool/VGMGCで公開されている。

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