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深度切割信息引导的图嵌入与聚类
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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
本研究提出了一种新颖的深度切割信息引导的图嵌入与聚类框架DCGC，有效解决了图神经网络聚类中的表示崩溃问题，显著提升了聚类性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的深度切割信息引导的图嵌入与聚类框架DCGC。
- 该框架有效解决了图神经网络聚类中的表示崩溃问题。
- 表示崩溃问题主要源于图神经网络的归纳偏差和传统聚类引导损失函数的缺陷。
- 通过切割信息进行图编码，利用最优传输理论进行自监督聚类。
- DCGC框架显著提升了聚类性能。
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