Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-supervised Local Cluster Extraction by Compressive Sensing

論文の概要: Semi-supervised Local Cluster Extraction by Compressive Sensing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11114v1
Date: Sun, 20 Nov 2022 22:55:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-22 23:41:37.303545
Title: Semi-supervised Local Cluster Extraction by Compressive Sensing
Title（参考訳）: 圧縮センシングによる半教師付き局所クラスター抽出
Authors: Zhaiming Shen, Ming-Jun Lai, Sheng Li
Abstract要約: 局所クラスタリング問題は、グラフ構造全体を知る必要なく、グラフ内の小さな局所構造を抽出することを目的としている。圧縮センシングの概念を適用した半教師付き局所クラスタ抽出手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.201013168008033
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Local clustering problem aims at extracting a small local structure inside a graph without the necessity of knowing the entire graph structure. As the local structure is usually small in size compared to the entire graph, one can think of it as a compressive sensing problem where the indices of target cluster can be thought as a sparse solution to a linear system. In this paper, we propose a new semi-supervised local cluster extraction approach by applying the idea of compressive sensing based on two pioneering works under the same framework. Our approves improves the existing works by making the initial cut to be the entire graph and hence overcomes a major limitation of existing works, which is the low quality of initial cut. Extensive experimental results on multiple benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our approach.
Abstract（参考訳）: 局所クラスタリング問題は、グラフ構造全体を知る必要なく、グラフ内の小さな局所構造を抽出することを目的としている。局所構造は通常グラフ全体と比較して小さいため、対象クラスタの指数を線形系に対するスパース解と考えることができる圧縮センシング問題と考えることができる。本稿では,2つの先駆的手法に基づく圧縮センシングの考え方を適用し,半教師付き局所クラスタ抽出手法を提案する。我々は,初期カットを全グラフにすることで既存の作業を改善することを承認し,初期カットの低品質である既存作業の大幅な制限を克服する。複数のベンチマークデータセットに対する大規模な実験結果から,本手法の有効性が示された。

関連論文リスト

TANGO: Clustering with Typicality-Aware Nonlocal Mode-Seeking and Graph-Cut Optimization [2.4783546111391215]
モード探索による密度に基づくクラスタリング手法は通常,局所密度推定を用いて構造情報のマイニングによってクラスタリングを実現する。本稿では,グローバルな視点の特異性を利用して局所的依存関係を確立するアルゴリズム(TANGO)を提案する。サブクラスタにグラフカットを使用することで、最終的なクラスタリングを実現しているため、クラスタセンターの選択が困難なことを回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-19T15:26:25Z)
Deep Contrastive Graph Learning with Clustering-Oriented Guidance [61.103996105756394]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフベースのクラスタリングを改善する上で大きな可能性を秘めている。モデルはGCNを適用するために初期グラフを事前に推定する。一般的なデータクラスタリングには,Deep Contrastive Graph Learning (DCGL)モデルが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-25T07:03:37Z)
Local Graph Clustering with Noisy Labels [8.142265733890918]
本稿では,ノード情報追加のプロキシとしてノイズの多いノードラベルを用いた局所グラフクラスタリングを提案する。この設定では、ノードはクラスタのアフィリエイトに基づいて初期バイナリラベルを受け取る。属性グラフから数個のサンプルを用いて,信頼性の高いノードラベルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-12T04:37:15Z)
Reinforcement Graph Clustering with Unknown Cluster Number [91.4861135742095]
本稿では,Reinforcement Graph Clusteringと呼ばれる新しいディープグラフクラスタリング手法を提案する。提案手法では,クラスタ数決定と教師なし表現学習を統一的なフレームワークに統合する。フィードバック動作を行うために、クラスタリング指向の報酬関数を提案し、同一クラスタの凝集を高め、異なるクラスタを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-13T18:12:28Z)
One-step Bipartite Graph Cut: A Normalized Formulation and Its Application to Scalable Subspace Clustering [56.81492360414741]
両部グラフの1ステップ正規化カットを、特に線形時間複雑性で実施する方法を示す。本稿では、まず、正規化制約付き一段階二分グラフカット基準を特徴付けるとともに、そのトレース問題に対する等価性を理論的に証明する。このカット基準を、適応アンカー学習、二部グラフ学習、一段階正規化二部グラフ分割を同時にモデル化するスケーラブルなサブスペースクラスタリングアプローチに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-12T11:27:20Z)
Graph Representation Learning via Contrasting Cluster Assignments [57.87743170674533]
GRCCAと呼ばれるクラスタ割り当てを対比して、教師なしグラフ表現モデルを提案する。クラスタリングアルゴリズムとコントラスト学習を組み合わせることで、局所的およびグローバルな情報を合成的にうまく活用する動機付けがある。 GRCCAは、ほとんどのタスクにおいて強力な競争力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-15T07:28:58Z)
Self-supervised Graph-level Representation Learning with Local and Global Structure [71.45196938842608]
自己教師付き全グラフ表現学習のためのローカル・インスタンスとグローバル・セマンティック・ラーニング(GraphLoG)という統合フレームワークを提案する。 GraphLoGは、局所的な類似点の保存に加えて、グローバルなセマンティッククラスタをキャプチャする階層的なプロトタイプも導入している。モデル学習のための効率的なオンライン予測最大化(EM)アルゴリズムがさらに開発された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-08T05:25:38Z)
Structured Graph Learning for Clustering and Semi-supervised Classification [74.35376212789132]
データの局所構造とグローバル構造の両方を保存するためのグラフ学習フレームワークを提案する。本手法は, サンプルの自己表現性を利用して, 局所構造を尊重するために, 大域的構造と適応的隣接アプローチを捉える。我々のモデルは、ある条件下でのカーネルk平均法とk平均法の組合せと等価である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-31T08:41:20Z)
Incorporating User's Preference into Attributed Graph Clustering [14.082520165369885]
局所クラスタに対して,グラフ一様性(GU)と属性一様性(AU)の2つの品質尺度を提案する。 LOCLUによって検出された局所クラスタは、関心領域に集中し、グラフ内の効率的な情報フローを提供し、指定された属性のサブ空間に一様データ分布を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-24T19:07:22Z)
Minimizing Localized Ratio Cut Objectives in Hypergraphs [32.80813008862995]
局所化率削減目標の最小化に基づく局所的ハイパーグラフクラスタリングのためのフレームワークを提案する。我々のアルゴリズムは強局所的であり、その実行は入力セットのサイズにのみ依存し、優れたローカルクラスタを見つけるためにハイパーグラフ全体を探索する必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-21T17:42:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。