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基于多通道图卷积网络的节点聚类: 《北京工业大学学报》2023年第3期355-362,共8页孙艳丰杜鹏飞; 国家自然科学基金资助项目(62172023)。; 针对在深度聚类中大部分基于图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的方法仅使用拓扑图而忽略了特征空间中存在的结构信息的问题,提出一种通过引入特征图更充分地利用特征空间中存在的结构信息的节点聚类方法.首先,该方法使用自...; 关键词：节点聚类图卷积网络(graph convolutional network GCN) 注意力机制自动编码器(auto-encoder AE) 特征融合图结构

基于图关系选择的深度聚类网络: 《北京工业大学学报》2024年第12期1428-1436,共9页孙艳丰杜鹏飞; 国家自然科学基金资助项目(62172023)。; 针对在深度聚类中基于图卷积网络(graph convolutional network,GCN)编码图结构信息的方法存在过拟合的问题,提出一种通过对比学习将图邻接关系融合到传统深度网络中对图结构进行编码的方法。首先,该方法中使用自动编码器(auto-encoder,...; 关键词：节点聚类图卷积网络(graph convolutional network GCN) 自动编码器(auto-encoder AE) 图关系对比学习自监督

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