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大规模属性二部图上的高效聚类
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内容提要
本文介绍了多种图聚类算法，包括基于深度图神经网络的贝叶斯优化方法和自适应图卷积方法，旨在提高聚类效率和准确性。这些新方法在处理大规模带属性图时表现优越，有效解决了传统模型的计算时间问题。
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关键要点
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提出了一种快速可扩展的算法 SToC，用于将大规模带属性图分割为同质化的簇。
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HOPE 和 HOPE+ 是高效的 k-二分图聚类解决方案，在大规模二分图上表现优越。
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基于深度图神经网络的贝叶斯优化方法解决了传统模型计算时间长的问题，适用于具有上下文特征的属性图。
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提出了一种自适应图卷积方法，利用高阶图卷积捕获全局聚类结构，实验结果表明其效果与现有方法相当。
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研究提出了一种通用框架，能够探索特征和结构之间的相互作用，并在属性和图基准测试中表现优越。
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延伸问答
SToC算法的主要功能是什么？
SToC算法用于将大规模带属性图分割为同质化的簇，具有快速可扩展的特点。
HOPE和HOPE+算法在聚类中有什么优势？
HOPE和HOPE+算法在大规模二分图聚类中表现优越，提供高效性和准确性，且运行时间短。
深度图神经网络的贝叶斯优化方法解决了什么问题？
该方法解决了传统模型计算时间长的问题，适用于具有上下文特征的属性图。
自适应图卷积方法的主要特点是什么？
自适应图卷积方法利用高阶图卷积捕获全局聚类结构，并根据不同图自适应选择适当的阶数。
本文提出的通用框架有什么优势？
该框架能够探索特征和结构之间的相互作用，并在属性和图基准测试中表现优越。
这些聚类算法在实际应用中有哪些验证？
这些算法在分子发现和城市道路网络设计等实际问题中得到了有效的验证。
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