论文笔记：Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
前言 为了利用各种类型图数据的相互关系，此篇文章提出以图注意力自动编码器来学习潜在表示。 编码器利用图注意力网络来利用图结构和节点内容，并且多层编码器被堆叠以构建用于嵌入学习的深度架构。 另一端的解码器重建拓扑图信息并操纵潜图表示。 进一步采用了自训练模块，该模块以“有信心”的聚类分配作为软标签来指导优化过程。 在架构的设计上，更加注重聚类任务 总结如下： 第一个基于图注意力的自动编码器，有效地整
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