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一种深度图聚类方法、系统、设备、介质及终端,方法包括:通过对原始图的重构构建重构损失进行网络预训练,构建信息损失,设计聚类损失,联合训练聚类损失、信息损失和重构损失对整个数据集进行特征提取,得出聚类结果;系统、设备、介质及终端,用于实现一种深度图聚类方法;本发明具有特征信息挖掘充分,适用范围广,聚类效果好,样本信息识别度高以及特征表示可分性强的优点。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117218391A
(43)申请公布日2023.12.12
(21)申请号202311063070.7
(22)申请日2023.08.23
(71)申请人西安电子科技大学
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