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重新审视图聚类的模块化最大化：对比学习的视角
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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
本研究提出了一种基于社区感知的图聚类框架MAGI，通过模块性最大化作为对比预训练任务，揭示图中社区的潜在信息，避免语义漂移问题。实验证实MAGI在多个图数据集上的可扩展性和聚类性能优于现有方法，在大规模图上表现出优越性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于社区感知的图聚类框架MAGI。
- MAGI利用模块性最大化作为对比预训练任务，揭示图中社区的潜在信息。
- 该方法有效避免了语义漂移问题。
- 实验证实MAGI在多个图数据集上的可扩展性和聚类性能优于现有方法。
- MAGI在大规模图上表现出优越性能。
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