Attributed graph clustering is challenging as it requires joint modelling of graph structures and node attributes. Recent progress on graph convolutional networks has proved that graph convolution is effective in combining structural and content information, and several recent methods based on it have achieved promising clustering performance on some real attributed networks. However, there is limited understanding of how graph convolution affects clustering performance and how to properly use it to optimize performance for different graphs. Existing methods essentially use graph convolution of a fixed and low order that only takes into account neighbours within a few hops of each node, which underutilizes node relations and ignores the diversity of graphs. In this paper, we propose an adaptive graph convolution method for attributed graph clustering that exploits high-order graph convolution to capture global cluster structure and adaptively selects the appropriate order for different graphs. We establish the validity of our method by theoretical analysis and extensive experiments on benchmark datasets. Empirical results show that our method compares favourably with state-of-the-art methods.


翻译:属性图形群集具有挑战性,因为它需要对图形结构和节点属性进行联合建模。 图表革命网络的最近进展证明,图形革命在将结构和内容信息相结合方面是有效的,基于图变的一些最新方法在某些真实的分类网络上取得了有希望的集群性能。然而,对于图形革命如何影响组合的性能以及如何适当使用它来优化不同图表的性能,了解有限。 现有方法基本上使用固定和低级的图变,这种图变只考虑到每个节点的几个跳点中的相邻者,而这种跳点没有充分利用节点关系,忽略了图表的多样性。 在本文中,我们提出了一种适应性图变组方法,用于利用高序图变动来捕捉全球集群结构,并适应性地选择不同图表的适当顺序。我们通过理论分析和基准数据集的广泛实验来确定我们的方法的有效性。 Epiricalal 结果表明,我们的方法优于最先进的方法。

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