深度对比图学习与聚类导向引导

AAAIFeb, 2024

Deep Contrastive Graph Learning with Clustering-Oriented Guidance

Mulin Chen, Bocheng Wang, Xuelong Li

TL;DR基于图卷积网络，提出了深度对比图学习模型（DCGL），用于一般数据聚类。该模型通过建立伪孪生网络，将自编码器与图卷积网络相结合，强调图结构和原始特征，并引入特征级对比学习来增强判别能力，利用样本与质心之间的关系作为聚类导向指引。然后，设计了双分支图学习机制来提取局部和全局结构关系，并在聚类级别对比指导下将其嵌入到统一的图中。在几个基准数据集上的实验结果表明，DCGL 相对于现有算法具有优越性。

Abstract

graph convolutional network (GCN) has exhibited remarkable potential in improving graph-based clustering. To handle the general clustering

graph convolutional network clustering deep contrastive graph learning graph structure discriminative capacity

发现论文，激发创造

CGC：用于社群检测和跟踪的对比图聚类

本文介绍一种基于对比学习的图聚类模型 CGC，它能够学习节点表征和群集分配，支持静态和动态图的聚类，并能检测变化点。实验表明，该模型在真实世界的图聚类中表现卓越。

Apr, 2022

图形对比学习与生成对抗网络

通过引入生成对抗网络（GAN）以学习图的视图分布，GACN 是一个新颖的生成对抗性对比学习网络，用于图表示学习。经过大量实验证实 GACN 能够为 GCL 生成高质量的增强视图，并且优于十二种最先进的基准方法。值得注意的是，我们提出的 GACN 出乎意料地发现数据增强中生成的视图最终符合在线网络中著名的优先连接规则。

Aug, 2023

基于局部结构的图形对比表示学习

我们提出了一种局部结构感知的图对比学习方法 (LS-GCL)，用于从多个视角建模节点的结构信息，并且通过多层对比损失函数来优化模型，实验结果表明我们的方法在节点分类和链接预测任务上均优于最先进的图表示学习方法。

Aug, 2023

图变换器中的双视角交叉对比学习

本文提出了一种名为双视角跨图对比学习（DC-GCL）的创新框架，通过增强正样本多样性和可靠性，提供了更多样化和可靠的训练输入，相较于传统的图对比学习方法，DC-GCL 能够在各种基准测试和任务中显著提高性能。

Jun, 2024

TopoGCL: 拓扑图对比学习

图对比学习在图神经网络的强大优势下充分利用丰富的无标签信息来学习图的特征表示，然而现有的方法忽视了高阶图子结构的重要潜在信息，本研究通过引入拓扑不变性和扩展持久性的概念来解决这个限制，提出了一种新的对比学习模式并引入了扩展持久性景观，实验结果表明 TopoGCL 模型在无监督图分类中取得了显著的性能提升。

Jun, 2024

基于图的半监督学习的对比与生成图卷积网络

本文提出了一种新颖的基于图卷积网络的 SSL 算法，通过利用数据相似性和图结构来丰富监督信号，从而改善了现有方法的性能。该算法通过设计半监督对比损失和图生成损失提取潜在的关系，并在各种实际数据集上取得了显著的分类性能，与现有最先进的方法进行了比较。

Sep, 2020

简单对比图聚类

提出一种名为 Simple Contrastive Graph Clustering (SCGC) 的算法，从网络架构、数据增强和目标函数三个方面改进现有方法，通过简单的低通滤波去噪操作和两个多层感知器 (MLPs) 作为骨干网络，通过构建 siamese 编码器和直接损坏节点嵌入来实现数据增强，设计了新的跨视图结构一致性目标函数来提高网络的判别能力，实验结果表明，在七个基准数据集上，该算法比最近的对比深度聚类竞争对手快至少七倍，并取得了显著的性能优势。

May, 2022

半监督学习中图卷积网络的深入洞察

本文研究机器学习领域的图半监督学习，提出了基于图卷积网络的深度学习方法，解决了图卷积网络机制不清晰及需要大量标注数据的问题，并针对浅层结构的限制提出了弱监督训练的方法。经过广泛实验验证，研究结果具有实际应用价值。

Jan, 2018

分层拓扑同构专业嵌入的图形对比学习

通过引入知识蒸馏，我们提出了一种新颖的层次化拓扑同构专家嵌入图对比学习方法，用于增强 GCL 模型学习层次化拓扑同构专业知识，包括图层和子图层。与传统的 GCL 方法相比，我们的方法在贝叶斯分类错误上获得更紧的上界，并在真实世界基准测试中表现出了超越候选 GCL 方法的性能优势。

Dec, 2023

有向图卷积网络

本研究提出了一种名为 DGCN 的新型 GCN 模型，通过利用一阶和二阶接近度来将其扩展到有向图，可以保留有向图的连接属性并扩展卷积操作的感受野，实验证明只用 DGCNs 可编码更多有用的图信息并在推广到其他模型时提高性能。

Apr, 2020