동적인 정보 융합
그래프 구조와 노드 속성 중 유용한 정보를 선택하고 정제해 하나의 표현으로 묶는 문제를 다룬다. 두 정보에서 함께 학습 목표를 얻는 것에도 주목한다.
구조와 속성의 합의 표현
상호 의존성 학습 기반 SAIF 모듈이 오토인코더와 그래프 오토인코더가 배운 표현을 명시적으로 결합한다. 구조 및 속성 정보를 함께 담는 합의 표현을 만드는 구성이다.
목표 분포와 자기 감독
신뢰할 수 있는 목표 분포를 생성하는 방식과 삼중 자기 감독 전략을 학습에 사용한다. 서로 다른 정보 측면을 활용하도록 설계했으며 원 연구는 여섯 벤치마크에서 군집화 성능을 비교했다.
관련 문서
SDCN / DAEGC / 오토인코더 / 변분 그래프 오토인코더 / 군집화 / 표현 학습