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论文阅读“Deep fusion clustering network”（AAAI2021）

论文标题

Deep fusion clustering network

论文作者、链接

作者：Tu, Wenxuan and Zhou, Sihang and Liu, Xinwang and Guo, Xifeng and Cai, Zhiping and Cheng, Jieren and others

链接：https://arxiv.org/abs/2012.09600

代码：GitHub - WxTu/DFCN: AAAI 2021-Deep Fusion Clustering Network

Introduction逻辑

深度聚类简介——对深度聚类的分类简介——早期深度聚类集中于挖掘数据原始特征空间中的信息——现在的深度聚类倾向于添加几何结构信息——对一些图聚类进行介绍——现有方法存在的问题——本文方法

论文动机&现有工作存在的问题

（1）缺少一种动态融合机制，能够有选择地整合和细化图结构和节点属性信息，用于共识特征表示学习

（2）未能从双方提取信息进行鲁棒目标分布(即“groundtruth”软标签)生成。

论文核心创新点

（1）一个基于相互依赖学习的结构与属性信息融合(SAIF)模块

（2）一种可靠的目标分布生成方法和一种三重自我监督策略

相关工作

图聚类：over-smoothing限制了GCN的准确性，SDCN中两个子网络缺少信息交互

目标分布生成：即自监督学习中的软标签。现有方法只用autoencoder或者GCN，没有将它们合起来

论文方法

论文中所使用的标识

对一个无向图 $\mathcal{G}=\{\mathcal{V}, \mathcal{E}\}$ 有K个簇中心， $\mathcal{V}=\left\{v_{1}, v_{2}, \ldots, v_{N}\right\}$ 为顶点集，为边集，是样本个数。图谱由特征矩阵 $\mathbf{X} \in \mathbb{R}^{N \times d}$ 以及原始邻接矩阵 $\mathbf{A}=\left(a_{i j}\right)_{N \times N} \in \mathbb{R}^{N \times N}$ 表示。是特征维度，并且如果 $\left(v_{i}, v_{j}\right) \in \mathcal{E}$ ，则 $a_{ij}=1$ ，否则 $a_{ij}=0$ 。

对应的等级矩阵为 $\mathbf{D}=\operatorname{diag}\left(d_{1}, d_{2}, \ldots, d_{N}\right) \in \mathbb{R}^{N \times N}$ ，并且 $d_{i}=\sum_{v_{j} \in V} a_{i j}$ ，对于 $\textbf{D}$ 矩阵的原始邻接矩阵通过 $\mathbf{D}^{-\frac{1}{2}}(\mathbf{A}+\mathbf{I}) \mathbf{D}^{-\frac{1}{2}}$ 进一步正则化为 $\widetilde{\mathbf{A}} \in \mathbb{R}^{N \times N}$ ，其中 $\mathbf{I} \in \mathbb{R}^{N \times N}$ 代表 $\mathcal{V}$ 中的每个结点都链接着一个自环型结构。

基于融合的自编码

现有的自编码器往往根据自身的潜在特征对输入进行重构。我们首先整合GAE和AE学到的特征以获得共通的潜在表示。然后将这种嵌入作为输入，AE和GAE的解码器对两个子网络的输入进行重构。与其他现有的方法区别在于通过融合模块融合异构结构和特征信息，然后用共识潜在特征表示重构两个子网络的输入。

增强图自编码器

现有的图自编码器往往忽视基于结构的特征信息。本文为图编码器添加了邻接信息和结构信息，设计了improved graph autoencoder (IGAE)。

在IGAE中，编码器和解码器中的一层公式表示为：

其中和分别表示第层的编码器和第层的解码器。 $\sigma$ 是非线性的激活函数，ReLU或者Tanh。 IGAE的总损失为：

其中的两项为：

其中， $\widehat{\mathbf{Z}} \in \mathbb{R}^{N \times d}$ 是重构的权值特征矩阵， $\widehat{\mathbf{A}} \in \mathbb{R}^{N \times N}$ 是重构的邻接矩阵。网络在训练过程中可以同时减小特征矩阵和邻接矩阵的重构误差。

结构信息与特征信息融合

本文提出structure and attribute information fusion (SAIF)

跨模态动态融合机制：从局部和全局考虑样本之间的相关性，精炼AE和IGAE学习的信息

分四步：

（1）将AE的潜在嵌入向量 $\left(\mathbf{Z}_{A E} \in \mathbb{R}^{N \times d^{\prime}}\right)$ 和GAE的潜在嵌入向量 $\left(\mathbf{Z}_{IGAE} \in \mathbb{R}^{N \times d^{\prime}}\right)$ 线性融合

其中 $d^\prime$ 是潜在嵌入的维度， $\alpha$ 是超参，本文设为0.5。

（2）然后，用一个类似于图卷积的操作处理组合信息。在这个操作下，通过考虑数据的局部结构信息强化初始融合嵌入 $\mathbf{Z_I} \in \mathbb{R}^{N \times d^{\prime}}$ ：

其中， $\mathbf{Z}_{L} \in \mathbb{R}^{N \times d^\prime}$ 表示局部信息增强的 $\mathbf{Z_I}$

（3）引入样本间信息融合空间的非局部关系，先计算正则化的自相关矩阵 $\mathbf{S} \in \mathbb{R}^{N \times N}$ 通过以下公式：

将S视为系数，通过考虑样本间的全局相关性重组 $\mathbf{Z}_{L}$ 通过 $\mathbf{Z}_{G}=\mathbf{S} \mathbf{Z}_{L}$

（4）们采用跳跃式连接来鼓励信息在融合机制中传递:

其中， $\beta$ 是尺度参数，初始化为0，在训练中学习该参数。

三路自监督策略

从AE和IGAE生成聚类嵌入 $\widetilde{\mathbf{Z}} \in \mathbb{R}^{N \times d^{\prime}}$ 来指导聚类学习，生成目标分布包括以下两个步骤：

第一条公式表示，在融合嵌入空间中，以学生t分布作为核函数计算，第个样本 $(\tilde{z_i})$ 和第个预计算的簇中心的相似性。

第二条公式中，是学生t分布的自由度， $q_{ij}$ 表示将第个结点分配给第个簇中心的概率。软分布矩阵 $\mathbf{Q} \in \mathbb{R}^{N \times K}$ 反映了所有样本的分布。为了提高聚类分布的自信度，第二条公式将会使得所有样本尽可能靠近簇中心。其中， $0 \leq p_{i j} \leq 1$ 是生成的目标分布 $\mathbf{P} \in \mathbb{R}^{N \times K}$ 的一个样本，代表了第个样本分配给第个簇中心的概率。

将AE和IGAE的软分配分布记为： $\textbf{Q}^\prime$ 和 $\textbf{Q}^{\prime\prime}$ 。

为了让网络作为一个整体训练，设计了一个三联聚类损失，通过下列的KL散度计算：

在该公式中，AE、IGAE和融合特征的软分配分布之和，同时与目标分布对齐。

联合损失以及优化

全局的目标函数为：

伪代码

消融实验设计

IGAE的有效性

SAIF模块的分析

双源信息的影响

超参分析

一句话总结

在SDCN的基础上做了目标分布的融合

论文好句摘抄（个人向）

（1） They require only the latent representation to reconstruct the adjacency information and overlook that the structure-based attribute information can also be exploited for improving the generalization capability of the corresponding network.

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在Git的版本控制中，可能有些文件是不需要加入控制的，那我们在提交代码时就需要忽略这些文件，下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。有三种方法可以忽略掉这些文件，这三种方法都能达到目的，只不过适用情景不一样。 1. 针对单一工程排除文件这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时，也能克隆到过滤规则，而不用自己再写一份，这就能保证所有修改者应用的都是同一
Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法 hongtoushizi ubuntu
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第八章流量复制/AB测试/协程 jinnianshilongnian nginx lua coroutine
流量复制在实际开发中经常涉及到项目的升级，而该升级不能简单的上线就完事了，需要验证该升级是否兼容老的上线，因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验，待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制，把流量复制到其他服务器上，一种方式是使用如tcpcopy引流；另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
电商系统商品表设计 lkl
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修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制 pda158 sql mysql
　用phpMyAdmin导入mysql数据库时，我的10M的数据库不能导入，提示mysql数据库最大只能导入2M。　　 phpMyAdmin数据库导入出错：　　You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
Tomcat性能调优方案 Sobfist apache jvm tomcat 应用服务器
一、操作系统调优对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率，保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证，在并发连接很多的情况下，CPU的处理能力越强，系统运行速度越快。。【适用场景】任何项目。二、Java虚拟机调优应该选择SUN的JVM，在满足项目需要的前提下，尽量选用版本较高的JVM，一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。 J
SQLServer学习笔记 vipbooks 数据结构 xml
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