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【论文精读3】20WWW Structural Deep Clustering Network （SDCN网络图聚类）

参考好文：

图神经网络时代的深度聚类 - 知乎 (zhihu.com)  几篇文献讲解。

深度聚类算法研究综述(A Survey of Deep Clustering Algorithms) - 凯鲁嘎吉 - 博客园 (cnblogs.com)  深度学习聚类大总结包含公式。

【石川 | 北京邮电大学计算机学院教授】图神经网络聚类_哔哩哔哩_bilibili  PPT来源。

(SDCN)Structural Deep Clustering Network 2020 WWW_东方小虾米的博客-CSDN博客_sdcn 公式讲解加代码。

一、特征提取

利用神经网络得到对象的特征表示。

【论文精读3】20WWW Structural Deep Clustering Network （SDCN网络图聚类）_第1张图片

 【论文精读3】20WWW Structural Deep Clustering Network （SDCN网络图聚类）_第2张图片

 二、聚类历史

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 在数据的表示上聚类（深度聚类）【论文精读3】20WWW Structural Deep Clustering Network （SDCN网络图聚类）_第4张图片

 内部连接紧密，相互之间连接稀疏【论文精读3】20WWW Structural Deep Clustering Network （SDCN网络图聚类）_第5张图片

 

三、采用的方法

 有效的学习数据表示是很有效的，下图是一个共同提升的训练方法。【论文精读3】20WWW Structural Deep Clustering Network （SDCN网络图聚类）_第6张图片

 利用编码器和解码器学习数据表示，往往忽略了数据之间的结构信息，但结构化信息在聚类中是十分重要的。

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 考虑结构信息的聚类方法，同时考虑

【论文精读3】20WWW Structural Deep Clustering Network （SDCN网络图聚类）_第8张图片

 模型如下，同时训练，优化目标为联合优化目标

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 GCN迭代聚合很容易过平滑，加入自编码器信息可以改善过平滑，效果很明显。还将结构信息引入了自编码器。

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 【论文精读3】20WWW Structural Deep Clustering Network （SDCN网络图聚类）_第11张图片

【论文精读3】20WWW Structural Deep Clustering Network （SDCN网络图聚类）_第12张图片

结果对比：效果很明显 

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 四、属性多视图网络

【论文精读3】20WWW Structural Deep Clustering Network （SDCN网络图聚类）_第14张图片

 五、应用

 多视图信息划分聚类

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