Attributed Graph Clustering with Dual Redundancy Reduction

创新点

将关系矩阵重构(平铺(一层MLP+激活层sigmoid)(得到的结果:wi),通过最小化wi均值,来优化网络.
和hard sample 好像一样的
这一篇用相似矩阵优化过滤器
那一篇用相似矩阵优化info NCE(如何优化呢,给阈值,并用优化后的相似矩阵乘以优化后的阈值矩阵,并且用两者相乘,效果是更注重硬样本)
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写的乱,没完全看懂