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基于異構(gòu)融合和判別損失的圖嵌入聚類

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摘要： 針對自動編碼器僅對單個數(shù)據(jù)所包含的內(nèi)容信息進行特征提取， 忽略了數(shù)據(jù)之間結(jié)構(gòu)信息的問題， 提出一種基于異構(gòu)融合和判別損失的深度圖聚類網(wǎng)絡(luò). 首先， 將兩個自動編碼器獲取的異質(zhì)信息進行融合， 解決了采用單一自動編碼器提取特征時的信息丟失問題; 其次， 在聚類訓練模塊基于類內(nèi)分布一致性設(shè)計判別損（剩余9877字）

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