切割信息图嵌入网络

免表征坍缩

用图切割与最优传输进行自监督图聚类，从根源上避免节点表征塌缩。

Ning, Zhiyuan · Zaitian, Wang · Ran, Zhang · Ping, Xu · Liu, Kunpeng · 汪澎洋 · Ju, Wei · Pengfei, Wang · 周园春 · Cambria, Erik · Chen, Chong

Information Fusion 2026

参数信息

聚类精度提升最高

9.6 %

技术优势

不用GNN

通过图切割目标融合结构与属性，避免GNN归纳偏置带来的表征坍缩。

免坍缩

利用最优传输获得聚类分配，平衡向聚类中心的靠近，防止所有节点被分到单一簇。

应用场景

• 图数据挖掘：免GNN的图嵌入可直接用于节点聚类，避免表征坍缩。
• 社交网络分析：对存在跨簇链接的真实社交网络聚类更稳健。
• 传感器网络聚类：可聚类传感器节点，降低坍缩导致的错误分组。
• 图神经网络加速：避开GNN训练开销，直接输出图嵌入。