可解释且近线性高效
通过多智能体意见博弈模型解释聚类形成的内在动力学，同时融合多源信息，在稀疏网络上实现近线性复杂度，适合处理大规模属性图。
Li, Hui Jia · Jiajun, Gao · 张曜 · 王琦琦 · Huanhuan, Chen
Knowledge-Based Systems 2026
通过广义多智能体意见博弈模型模拟意见簇的动态形成过程，让聚类结果有动力学依据。
在稀疏网络上，MAOG 的计算复杂度接近网络规模的线性增长，比其他大多数属性图聚类算法更快。
通过求解一组有限的广义序数势博弈，确保算法收敛到局部帕累托最优解。