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摘要
图聚类根据图数据的内在关系找到组或社区，是数据分析中一项重要的研究问题.近年来，基于自编码器的方法能够获得有效节点属性表示，但未融合结构信息. 由于图神经网络的广泛应用，基于半监督图卷积网络和图自编码器的模型能够融合结构信息，与传统聚类方法相比取得了较好的效果，但标记数据和卷积操作代价昂贵. 因此，本文提出了一种基于自编器及对比损失的图聚类方法.首先该方法使用简单的多层感知器设计自编码器，预训练自编码器学习节点属性表示.其次结合影响对比损失学习图嵌入表示，融合丰富的图结构信息.然后同时迭代优化嵌入表示和自监督聚类任务.最后，使用多个引文网络数据集与基准模型进行对比实验.实验表明，聚类性能得到有效提升，并且参数敏感性分析和变体实验验证了影响对比损失和自监督聚类的有效性.
- 出版日期2023
- 单位河北工程技术学院; 河北师范大学
