困难样本采样联合对比增强的深度图聚类

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摘 要：针对困难样本挖掘的图聚类算法是最近的研究热点，目前算法存在的主要问题有：对比方法和样本对加权策略缺少良好的融合机制；采样正样本时忽略了视图内部的“假阴性”样本；忽视图级信息对聚类的帮助。针对上述问题，提出困难样本采样联合对比增强的图聚类算法。首先使用自编码器学习嵌入，根据计算的伪标签、相似度、置信度信息为表示学习设计一种自加权对比损失，统一不同视图下节点对比和困难样本对加权策略。（剩余19801字）

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