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官方账号arXiv cs.LG@Francesco Paolo Nerini, Francesco Bonchi, Arijit Khan, André Panisson
精选73°
推荐理由：论文提出用图神经网络解决相关聚类问题，推理时间降低5个数量级，还能作为图分类的池化层。
Correlation Clustering
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8月29日
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研究人员提出利用图神经网络解决归纳相关聚类问题，这是相关聚类问题的新泛化。该方法通过训练学习利用共同结构模式和节点特征，可处理未见过的图实例。实验显示，该方法在归纳设置下推理时间可降低最多5个数量级，同时保持与最佳基线解约10%的近似比。该方法还作为可学习的池化机制用于图分类，增强GNN捕获网络层次结构信息的能力。