論文の概要: Deep Contrastive Graph Learning with Clustering-Oriented Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16012v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 07:03:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 15:54:33.725762
• Title: Deep Contrastive Graph Learning with Clustering-Oriented Guidance
• Title（参考訳）: クラスタリング指向ガイダンスを用いた深層コントラストグラフ学習
• Authors: Mulin Chen, Bocheng Wang, Xuelong Li
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.103996105756394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Convolutional Network (GCN) has exhibited remarkable potential in improving graph-based clustering. To handle the general clustering scenario without a prior graph, these models estimate an initial graph beforehand to apply GCN. Throughout the literature, we have witnessed that 1) most models focus on the initial graph while neglecting the original features. Therefore, the discriminability of the learned representation may be corrupted by a low-quality initial graph; 2) the training procedure lacks effective clustering guidance, which may lead to the incorporation of clustering-irrelevant information into the learned graph. To tackle these problems, the Deep Contrastive Graph Learning (DCGL) model is proposed for general data clustering. Specifically, we establish a pseudo-siamese network, which incorporates auto-encoder with GCN to emphasize both the graph structure and the original features. On this basis, feature-level contrastive learning is introduced to enhance the discriminative capacity, and the relationship between samples and centroids is employed as the clustering-oriented guidance. Afterward, a two-branch graph learning mechanism is designed to extract the local and global structural relationships, which are further embedded into a unified graph under the cluster-level contrastive guidance. Experimental results on several benchmark datasets demonstrate the superiority of DCGL against state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 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。 先行グラフを使わずに一般的なクラスタリングシナリオを扱うために、これらのモデルは初期グラフを事前に推定してGCNを適用する。 文学を通して私たちはそれを目撃した。 1)ほとんどのモデルは、元の機能を無視しながら、最初のグラフにフォーカスします。 したがって、学習表現の判別性は、低品質の初期グラフによって損なわれる可能性がある。 2) 学習手順には効果的なクラスタリング指導が欠如しており, 学習グラフへのクラスタリング関連情報の導入につながる可能性がある。 これらの問題に対処するために,一般データクラスタリングのために,dgl(deep contrastive graph learning)モデルを提案する。 具体的には,GCNに自動エンコーダを組み込んだ擬似システマネットワークを構築し,グラフ構造と特徴の両方を強調する。 このことから,識別能力を高めるために特徴レベルのコントラスト学習を導入し,クラスタリング指向のガイダンスとしてサンプルとセントロイドの関係を用いる。 その後、2分岐グラフ学習機構は局所的および大域的構造関係を抽出し、クラスタレベルのコントラストガイダンスの下で統一されたグラフにさらに埋め込まれる。 いくつかのベンチマークデータセットの実験結果は、最先端アルゴリズムに対するDCGLの優位性を示している。

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