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公开(公告)号:CN119397024A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202510005531.8
申请日:2025-01-03
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06F16/35 , G06F18/23 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0895 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了基于交叉注意力融合的自编码图卷积网络聚类方法,涉及计算机机器学习领域,本发明交叉注意融合模块创新地连接了内容自动编码器模块(CAE)与单个数据有关的图形卷积自动编码器模块(GAE)和与数据之间的关系有关的图形卷积自动编码器模块以逐层方式进行,突出了用于聚类任务的判别信息,该模块融合了两种异构数,自我监督模块将CAE和GAE的中间层表示的分布约束为一致。在不同类型的数据集上的实验结果证明了我们提出的CaEGCN的优越性和鲁棒性。