論文筆記：Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
前言 爲了利用各種類型圖數據的相互關係，此篇文章提出以圖注意力自動編碼器來學習潛在表示。 編碼器利用圖注意力網絡來利用圖結構和節點內容，並且多層編碼器被堆疊以構建用於嵌入學習的深度架構。 另一端的解碼器重建拓撲圖信息並操縱潛圖表示。 進一步採用了自訓練模塊，該模塊以「有信心」的聚類分配作爲軟標籤來指導優化過程。 在架構的設計上，更加註重聚類任務 總結如下： 第一個基於圖注意力的自動編碼器，有效地整
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