深度图聚类研究综述
赵薇; 黄雪艳; 张翠红; 王继奎; 尚庆生
2024-11-25
发表期刊南阳理工学院学报
卷号16期号:06页码:57-64
摘要为了全面探讨深度图聚类的方法和应用,首先回顾了深度图聚类的发展历程,对深度图聚类进行了总体的介绍,其次在网络架构方面对其进行了分类,分别为基于自编码器的方法、基于变分自编码器的方法、基于生成对抗网络的方法、基于孪生网络对比学习的方法、基于图神经网络的方法,对这些方法进行了研究和总结。然后介绍了深度图聚类应用的领域,包括社区检测、交通速度预测、生物医学、推荐系统等。最后总结了当前的研究现状,并对未来的发展方向进行了展望,以便读者了解深度图聚类领域的前沿趋势和研究热点。
关键词深度图聚类 图神经网络 聚类分析 特征提取
DOI10.16827/j.cnki.41-1404/z.2024.06.008
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收录类别AMI
ISSN1674-5132
语种中文
原始文献类型学术期刊
中图分类号TP311.13
CN号41-1404/Z
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/38896
专题信息工程与人工智能学院
长青学院
作者单位兰州财经大学信息工程与人工智能学院
第一作者单位信息工程与人工智能学院
推荐引用方式
GB/T 7714
赵薇,黄雪艳,张翠红,等. 深度图聚类研究综述[J]. 南阳理工学院学报,2024,16(06):57-64.
APA 赵薇,黄雪艳,张翠红,王继奎,&尚庆生.(2024).深度图聚类研究综述.南阳理工学院学报,16(06),57-64.
MLA 赵薇,et al."深度图聚类研究综述".南阳理工学院学报 16.06(2024):57-64.
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