higher-order structure | BriefGPT

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自适应节点级权重学习的多阶图聚类
本文提出了一个多阶图聚类模型（MOGC），通过在节点级别整合多个高阶结构和边缘连接，采用自适应权重学习机制来自动调整每个节点不同结构的贡献，从而既解决了超图分割问题，又提高了聚类准确性。通过交替最小化算法高效地解决 MOGC 问题，并在七个
PDF2 months ago
生成式超图聚类：从块模型到模块度
本文提出了一种基于泊松度校正超图随机块模型（DCHSBM）的聚类方法，该方法利用最大似然推断来实现超图聚类，其聚类目标扩展了图的流行性目标，使用了一种新的基于节点整合的变化，具有高可扩展性。通过综合分析各种实验数据，包括学校联系网络、U.S
PDF3 years ago
ICML使用随机团复合体求解部分赋值问题
该论文提出了一个将部分任务问题作为匹配随机团复合体的替代公式，这些复合体是随机图的高阶模拟物，旨在提供一组不变量以更好地检测高阶结构。
PDF5 years ago
AAAI网络的分层表示学习：HARP
提出了用于学习保留更高阶结构特征的图形节点低维嵌入的 HARP 方法，通过在嵌入之前压缩输入图来实现这一点，并使用简化的图形来学习一系列的初始表示，这些方法可以扩展到所有现有的图形嵌入神经算法，包括 DeepWalk, LINE 和 Nod
PDF7 years ago