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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 50 - 56 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2022.59.5.50
이용수
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그래프의 노드 클러스터링의 성능을 높이기 위해 여러 개의 관계 정보를 활용하거나 데이터에 적합한 그래프를 구성하는 방법들이 존재한다. 이 논문에서, 다중(멀티)-뷰의 정보나 기타 추가적인 정보가 없이 손상된 단일(싱글)-뷰로부터 안정적이고 정확한 클러스터링을 하기 위하여 새로운 그래프의 노드 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 블록 대각의 인접행렬을 어떤 노드가 어떤 클러스터에 속하는지를 알려주는 클러스터 인디케이터 행렬의 곱으로 표현한다. 제안한 방법은 손상된 단일(싱글)-뷰로부터 인접행렬과 클러스터 인디케이터 행렬을 동시에 학습하며, k-means 클러스터링과 같은 후처리가 필요하지 않다. 다양한 데이터셋을 이용하여 제안한 방법의 효과와 강인성을 측정하였으며, 결과를 통해 제안한 방법이 제안된 최신의 다중(멀티)-뷰에 의존하는 모델이나 다른 후처리가 필요하지 않는 모델보다 더 우수함을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. The proposed method
Ⅲ. Experiments
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
J. Shi and J. Malik, “Normalized cuts and image segmentation,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(8) pp. 888-905, 2000.
L. Zelnik-Manor and P. Perona, “Self-tuning spectral clustering,” In Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1601-1608, 2005.
A. Y. Ng, M. I. Jordan, and Y. Weiss, “On spectral clustering: Analysis and an algorithm,” In Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 849-856, 2002.
Z. Kang, C. Peng, and Q. Cheng, “Twin learning for similarity and clustering: A unified kernel approach,” In Association for the Advancement of Artificial Intelligence, pp. 2080-2086, 2017.
F. Nie, X. Wang, M. I. Jordan, and H. Huang, “The constrained laplacian rank algorithm for graph-based clustering,” In Association for the Advancement of Artificial Intelligence, pp. 1969-1976, 2016.
L. Zelnik-Manor and P. Perona, “Self-tuning spectral clustering,” In Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1601-1608, 2005.
A. Y. Ng, M. I. Jordan, and Y. Weiss, “On spectral clustering: Analysis and an algorithm,” In Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 849-856, 2002.
Z. Kang, C. Peng, and Q. Cheng, “Twin learning for similarity and clustering: A unified kernel approach,” In Association for the Advancement of Artificial Intelligence, pp. 2080-2086, 2017.
F. Nie, X. Wang, M. I. Jordan, and H. Huang, “The constrained laplacian rank algorithm for graph-based clustering,” In Association for the Advancement of Artificial Intelligence, pp. 1969-1976, 2016.
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