論文の概要: GCL-GCN: Graphormer and Contrastive Learning Enhanced Attributed Graph Clustering Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19095v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 16:36:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 13:02:07.673917
• Title: GCL-GCN: Graphormer and Contrastive Learning Enhanced Attributed Graph Clustering Network
• Title（参考訳）: GCL-GCN: グラフクラスタリングネットワークとコントラスト学習
• Authors: Binxiong Li, Xu Xiang, Xue Li, Quanzhou Lou, Binyu Zhao, Yujie Liu, Huijie Tang, Benhan Yang,
• Abstract要約: 本稿では,局所的な依存や複雑な構造を捉える上で,既存のモデルの限界に対処する,新しいディープグラフクラスタリングモデルGCL-GCNを提案する。 GCL-GCNは、中心性符号化と空間関係を組み合わせた革新的なGraphormerモジュールを導入した。 事前学習フェーズでは、このモジュールは元の特徴行列のコントラスト学習によって特徴の区別を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.738515963971333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Attributed graph clustering holds significant importance in modern data analysis. However, due to the complexity of graph data and the heterogeneity of node attributes, leveraging graph information for clustering remains challenging. To address this, we propose a novel deep graph clustering model, GCL-GCN, specifically designed to address the limitations of existing models in capturing local dependencies and complex structures when dealing with sparse and heterogeneous graph data. GCL-GCN introduces an innovative Graphormer module that combines centrality encoding and spatial relationships, effectively capturing both global and local information between nodes, thereby enhancing the quality of node representations. Additionally, we propose a novel contrastive learning module that significantly enhances the discriminative power of feature representations. In the pre-training phase, this module increases feature distinction through contrastive learning on the original feature matrix, ensuring more identifiable initial representations for subsequent graph convolution and clustering tasks. Extensive experimental results on six datasets demonstrate that GCL-GCN outperforms 14 advanced methods in terms of clustering quality and robustness. Specifically, on the Cora dataset, it improves ACC, NMI, and ARI by 4.94%, 13.01%, and 10.97%, respectively, compared to the primary comparison method MBN.
• Abstract（参考訳）: 分散グラフクラスタリングは、現代のデータ分析において重要な意味を持つ。 しかし、グラフデータの複雑さとノード属性の不均一性のため、クラスタリングにグラフ情報を活用することは依然として困難である。 そこで本研究では,局所的な依存や複雑な構造を抽出し,疎グラフデータや異種グラフデータを扱う際に,既存のモデルが持つ制約に対処することを目的とした,新しいディープグラフクラスタリングモデルGCL-GCNを提案する。 GCL-GCNは、集中度エンコーディングと空間関係を組み合わせた革新的なGraphormerモジュールを導入し、ノード間のグローバル情報とローカル情報の両方を効果的にキャプチャし、ノード表現の品質を向上させる。 さらに,特徴表現の識別能力を大幅に向上させる新しいコントラスト学習モジュールを提案する。 事前学習フェーズでは、このモジュールは元の特徴行列の対照的な学習を通じて特徴の区別を高め、その後のグラフの畳み込みやクラスタリングタスクに対するより識別可能な初期表現を保証する。 6つのデータセットの大規模な実験結果から、GCL-GCNはクラスタリングの品質とロバスト性という点で14の高度な手法より優れていることが示された。 特に、Coraデータセットでは、一次比較法MBNと比較して、ACC、NMI、ARIをそれぞれ4.94%、13.01%、10.97%改善している。

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