困难样本采样联合对比增强的深度图聚类
Deep graph clustering with hard sample sampling joint contrastive augmentation
云南大学 信息学院, 昆明 650504
摘要
针对困难样本挖掘的图聚类算法是最近的研究热点，目前算法存在的主要问题有：对比方法和样本对加权策略缺少良好的融合机制；采样正样本时忽略了视图内部的“假阴性”样本；忽视图级信息对聚类的帮助。针对上述问题，提出困难样本采样联合对比增强的图聚类算法。首先使用自编码器学习嵌入，根据计算的伪标签、相似度、置信度信息为表示学习设计一种自加权对比损失，统一不同视图下节点对比和困难样本对加权策略。通过调整不同置信区域样本对的权重，损失函数驱动模型关注不同类型的困难样本以学习有区分性的特征，提高簇内表示的一致性和簇间表示的差异性，增强对样本的判别能力。其次，图级表示经聚类网络投影，通过聚类对比损失最大化不同视图下聚类的表示一致性。最后联合两种对比损失，利用自监督训练机制进行迭代优化，完成聚类任务。该算法在5个真实数据集上与9个基准聚类算法对比，在4个权威指标上达到最优，聚类性能出色。消融实验表明两个对比模块的有效性和可迁移性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62062066,61762090,61966036,62276227)
2022年云南省基础研究计划重点项目(202201AS070015)
云南省中青年学术和技术带头人后备人才资助项目(202205AC160033)
云南省智能系统与计算重点实验室资助项目(202205AG070003)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0521
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1769-1777
文章编号: 1001-3695(2024)06-024-1769-09
发布历史
[2024-01-16] 优先出版
[2024-06-05] 印刷出版
引用本文
朱玄烨, 孔兵, 陈红梅, 等. 困难样本采样联合对比增强的深度图聚类 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (6): 1769-1777. (Zhu Xuanye, Kong Bing, Chen Hongmei, et al. Deep graph clustering with hard sample sampling joint contrastive augmentation [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (6): 1769-1777. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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