En este artículo, proponemos un método novedoso, la Poda Multivista (MVP), para mejorar la eficiencia de la agrupación de grafos. Mientras que los métodos actuales de agrupación de grafos tienden a eliminar nodos principalmente en función de su grado, MVP resuelve este problema considerando la importancia del nodo desde múltiples perspectivas. En concreto, MVP divide el grafo de entrada en grafos con múltiples vistas y obtiene la puntuación de cada nodo considerando tanto la pérdida de reconstrucción como la pérdida de tarea. Demostramos un rendimiento mejorado en comparación con los métodos actuales de agrupación de grafos en diversos conjuntos de datos de referencia, y confirmamos mediante análisis que la codificación multivista y la consideración de la pérdida de reconstrucción son factores clave para la mejora del rendimiento.
