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可扩展和自适应谱嵌入用于属性图聚类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种无需参数学习的简单聚类方法SASE，解决了属性图聚类方法在大规模图上的高计算成本和内存使用问题。SASE通过平滑节点特征、使用随机傅里叶特征进行可扩展谱聚类以及自适应选择顺序，有效捕捉全局聚类结构，并在图大小上表现出线性时间和空间复杂度。实验证明，SASE在处理大规模数据集时显著提高了准确率和速度。
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关键要点
- 本研究提出了一种无需参数学习的简单聚类方法SASE。
- SASE解决了属性图聚类方法在大规模图上的高计算成本和内存使用问题。
- SASE通过平滑节点特征和使用随机傅里叶特征进行可扩展谱聚类。
- SASE自适应选择顺序，有效捕捉全局聚类结构。
- SASE在图大小上表现出线性时间和空间复杂度。
- 实验证明，SASE在处理大规模数据集时显著提高了准确率和速度。
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