《Deep Attention-guided Graph Clustering如何通过双重自监督实现图聚类？》

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：基于深度注意力的双自监督图聚类方法研究

摘要：本文提出了一种基于深度注意力的图聚类方法，结合了双自监督学习机制。该方法首先利用深度神经网络学习节点间的相似性，并通过注意力机制动态调整注意力焦点，提高聚类质量。其次，引入双自监督机制，通过节点属性和图结构信息同时进行监督学习，进一步提升聚类效果。实验结果表明，该方法在多个数据集上均取得了优异的聚类性能。

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论文标题：Deep Attention-guided Graph Clustering with Dual Self-supervision
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