graph similarity | BriefGPT

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基于伪标签引导的互信息最大化网络的深度图聚类
本文提出了一种叫做 Deep Graph-Level Clustering (DGLC) 的算法，通过图同构网络学习图的表示来解决图的相似性度量问题和图的划分问题，并在六个基准数据集上展示出了其与现有算法相比具有领先的性能。
PDFa year ago
GraphDCA - 实现真实和合成图中节点分布比较的框架
本文提出 GraphDCA—— 基于节点表示集对图之间相似度评估的框架，使用 Delaunay 分量分析对集合进行比较。通过对不同结构的图示例和公开真实数据集的实验，显示 GraphDCA 成功捕捉到局部结构相似和不相似的图，并证明其胜于全
PDF2 years ago
多层图匹配网络用于深度图相似度学习
本研究提出了一种多层图匹配网络框架，其中包含节点 - 图匹配网络和连体图神经网络，可在纵横交错的多层交互中精确地计算图状对象之间的相似度，并证明其在图分类和回归任务中的有效性及稳健性。
PDF4 years ago
深度图相似性学习：综述
本文对深度图相似性学习的现有文献进行了综述和分类，讨论了方法和应用的挑战和未来方向。
PDF5 years ago
WWWDDGK: 为深度分歧图核学习图表示
本文提出了 Deep Divergence Graph Kernels 这种无监督的方法，可以学习表示图形相似性，对齐子结构，不依赖监督、领域特定知识或已知节点对齐，并取得了具有竞争力的图分类任务结果。
PDF5 years ago
NIPS卷积集匹配用于图形相似度
使用卷积神经网络在三个真实图形数据集上，展示了 GSimCNN 在计算结点间相似度方面的卓越性能。
PDF6 years ago
使用图卷积网络进行距离度量学习：应用于功能性脑网络
该论文提出了一种新的图相似度度量方法，利用卷积神经网络和谱图理论概念，在不规则图上执行操作，通过对临床应用量身定制的图相似度度量方法，将 k-nn 分类器的性能提高了 11.9％。
PDF7 years ago
流式异构图快速内存高效异常检测
StreamSpot 是一种基于聚类的异常检测方法，可以在消耗有限的内存的同时，实时对包含不同节点和边的杂乱图形流进行检测，并可处理超过每秒 100K 条边的数据流。该方法具有良好的性能，并且可以处理从正常浏览器活动到各种攻击情况的各种情况
PDF8 years ago
DELTACON：基于原则的大规模图相似度函数
本研究旨在通过形式化规定图相似性函数的公理和期望属性，评估现有最先进的方法在检测图中关键连通性变化方面的失败情况，并提出了 DeltaCon 算法，在不同种类的合成和真实图上显示了该方法在相似性测量上的优点，同时应用于人脑连接图和电子邮件关
PDF11 years ago