论文信息 论文标题:Multi-view Contrastive Graph Clustering论文作者:Erlin Pan.Zhao Kang论文来源:2021, NeurIPS论文地址:download论文代码:download 1 介绍 本文贡献: 使用Graph Filter 过滤了高阶噪声数据: 提出 Graph Contrastive Regularizer 改善了视图的质量: 2 方法 2.1 定义 将多视图图数据定义为 $G=\left\{\mathcal{V}, E_{1},…

论文信息 论文标题:CGC: Contrastive Graph Clustering for Community Detection and Tracking论文作者:Namyong Park, Ryan Rossi, Eunyee Koh, Iftikhar Ahamath Burhanuddin, Sungchul Kim, Fan Du, Nesreen Ahmed, Christos Faloutsos论文来源:2022, AAAI论文地址:download 论文代码:download…

论文信息 论文标题:Simple Contrastive Graph Clustering论文作者:Yue Liu, Xihong Yang, Sihang Zhou, Xinwang Liu论文来源:2022,arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 贡献: 提出了一种简单的对比深度图聚类方法,称为 $\text{SCGC}$.$\text{SCGC}$ 不需要预训练,并为网络训练节省时间和空间: 提出了一种新的仅在增强的属性空间中进行数据…

论文信息 论文标题:Graph Contrastive Clustering论文作者:Huasong Zhong, Jianlong Wu, Chong Chen, Jianqiang Huang, Minghua Deng, Liqiang Nie, Zhouchen Lin, Xian-Sheng Hua论文来源:2021, ICCV论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 研究方向:解决传统的 URL  没有考虑到类别信息和聚类目标的问题. 传统对…

论文信息 论文标题:Graph Communal Contrastive Learning论文作者:Bolian Li, Baoyu Jing, Hanghang Tong论文来源:2022, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 有相同兴趣的人往往通过他们的互动而紧密联系,而有不同兴趣的人则是松散的联系.因此,同一兴趣社区的人在图形上是相似的,将它们视为负对会给节点表示引入图形错误.为了解决这一问题,我们首先提出了一种基于图结构信息学习社区…

论文信息 论文标题:Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation论文作者:Yanqiao Zhu.Yichen Xu3.Feng Yu4.Qiang Liu.Shu Wu.Liang Wang论文来源:2021, WWW论文地址:download论文代码:download 1 介绍 出发角度:倾向于保持重要的结构和属性不变,同时干扰可能不重要的边连接和特征. 自适应数据增强方面: 拓扑结构:基于节点中心性度量,突出重要连接: 语义信息…

Paper Information 论文作者:Zhen Peng.Wenbing Huang.Minnan Luo.Q. Zheng.Yu Rong.Tingyang Xu.Junzhou Huang论文来源:WWW 2020论文地址:download代码地址:download 前言 1.自监督学习(Self-supervised):属于无监督学习,其核心是自动为数据打标签(伪标签或其他角度的可信标签,包括图像的旋转.分块等等),通过让网络按照既定的规则,对数据打出正确的标签来更好地进行特征表示…

Paper Information 论文作者:Zhen Peng.Wenbing Huang.Minnan Luo.Q. Zheng.Yu Rong.Tingyang Xu.Junzhou Huang论文来源:WWW 2020论文地址:download代码地址:download 前言 1.自监督学习(Self-supervised):属于无监督学习,其核心是自动为数据打标签(伪标签或其他角度的可信标签,包括图像的旋转.分块等等),通过让网络按照既定的规则,对数据打出正确的标签来更好地进行特征表示…

Paper Information 论文标题:Contrastive Multi-View Representation Learning on Graphs论文作者:Kaveh Hassani .Amir Hosein Khasahmadi论文来源:2020, ICML论文地址:download论文代码:download Abstract 介绍了一种自监督的方法,通过对比图的结构视图来学习节点和图级别的表示.与视觉表示学习不同,对于图上的对比学习,将视图的数量增加到两个以上或对比多尺度编码并不…

论文信息 论文标题:Graph Auto-Encoder via Neighborhood Wasserstein Reconstruction论文作者:Shaked Brody, Uri Alon, Eran Yahav论文来源:2022,ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Abstract 图神经网络(GNNs)近年来引起了广泛的研究关注,主要是在半监督学习的背景下.当任务不可知的表示是首选或监督完全不可用时,自动编码器框架与无监督GNN训练的自然图重建目标一…