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Cet article propose la méthode DTRGC (Diviser puis Règler), une nouvelle méthode de clustering profond de graphes (DGC) sur les graphes avec attributs manquants. Les méthodes d'imputation existantes pour les graphes avec attributs manquants présentent des limites : elles ne prennent pas en compte les différences de quantité d'informations entre les nœuds voisins. DTRGC remédie à cette limitation en s'appuyant sur trois modules : la propagation dynamique des caractéristiques tenant compte des clusters (DCFP), l'imputation hiérarchique tenant compte des voisinages (HNAI) et l'amélioration de la représentation par sauts (HRE). DCFP initialise les attributs de nœuds manquants en ajustant les poids de propagation en fonction de la structure du cluster. HNAI impute hiérarchiquement les nœuds en les classant en trois groupes selon l'exhaustivité de leurs attributs voisins. Enfin, HRE améliore l'expressivité des représentations de nœuds en intégrant les informations sur plusieurs sauts. Les résultats expérimentaux démontrent que DTRGC améliore significativement les performances de clustering de diverses méthodes DGC sur les graphes avec attributs manquants.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous présentons une nouvelle méthode (DTRGC) qui améliore considérablement les performances du clustering de graphes profonds sur les graphes avec des attributs manquants.
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Une imputation plus précise est possible en considérant la différence de quantité d’informations entre les nœuds voisins.
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Une stratégie efficace pour corriger les erreurs d’imputation en utilisant des informations de clustering est présentée.
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Excellente vérification des performances sur divers ensembles de données graphiques.
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Limitations:
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Manque d’analyse de la complexité computationnelle de la méthode proposée.
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Manque d'analyse des performances pour des types spécifiques de structures graphiques.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour analyser les performances de divers ratios d’attributs manquants.
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Une analyse comparative plus complète avec d’autres méthodes d’imputation récentes est nécessaire.
