基于多层特征融合与增强的对比图聚类
Contrastive graph clustering based on multi-level feature fusion and enhancement
1. 燕山大学 a. 信息科学与工程学院; b. 河北省软件工程重点实验室; c. 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
2. 燕山大学 燕山大学深圳研究院, 广东 深圳 518063
摘要
现有大多数对比图聚类算法存在以下问题：生成节点表示时忽略了浅层网络提取的底层特征和底层结构信息；未充分利用高阶邻居节点信息；未结合置信度信息与拓扑结构信息来构建正样本对。为解决以上问题，提出了基于多层特征融合与增强的对比图聚类算法。该算法首先融合不同层次网络提取的节点特征，以补充节点的底层结构信息；其次，通过节点间的局部拓扑相关性和全局语义相似度聚合节点信息，以增强节点表示的上下文约束一致性；最后，联合置信度信息和拓扑结构信息构建更多高质量正样本对，提高簇内表示一致性。实验结果表明，CGCMFFE在4种广泛使用的聚类评价指标上表现出优异的性能。理论分析和实验研究验证了CGCMFFE中节点底层特征、高阶邻居节点信息、置信度和拓扑结构信息的关键作用，证明了CGCMFFE的优越性。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62276226)
河北中央引导地方项目(236Z7725G)
河北省重点研发计划项目(20375001D)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0447
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第6期
发布历史
[2025-03-10] 优先出版
引用本文
李志明, 魏贺萍, 张广康, 等. 基于多层特征融合与增强的对比图聚类 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0447. (Li Zhiming, Wei Heping, Zhang Guangkang, et al. Contrastive graph clustering based on multi-level feature fusion and enhancement [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0447. )
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
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