摘要：目的随着实际应用场景中海量数据采集技术的发展和数据标注成本的不断增加,自监督学习成为海量数据分析的一个重要策略。然而,如何从海量数据中抽取有用的监督信息,并该监督信息下开展有效的学习仍然是制约该方向发展的研究难点。为此,提出了一个基于共识图学习的自监督集成聚类框架。方法框架主要包括3个功能模块。首先,利用集成学习中多个基学习器构建共识图;其次,利用图神经网络分析共识图,捕获节点优化表示和节点的聚类结构,并从聚类中挑选高置信度的节点子集及对应的类标签生成监督信息;再次,在此标签监督下,联合其他无标注样本更新集成成员基学习器。交替迭代上述功能块,最终提高无监督聚类的性能。结果为验证该框架的有效性,在标准数据集(包括图像和文本数据)上设计了一系列实验。实验结果表明,所提方法在性能上一致优于现有聚类方法。尤其是在MNIST-Test(modified national institute of standards and technology database)上,本文方法实现了97.78%的准确率,比已有最佳方法高出3.85%。结论该方法旨在利用图表示学习提升自监督学习中监督信息捕获的能力,监督信息的有效获取进一步强化了集成学习中成员构建的能力,最终提升了无监督海量数据本质结构的挖掘性能。

摘要：针对大多数现有的深度文本聚类方法在特征映射过程中过于依赖原始数据质量以及关键语义信息丢失的问题,提出了一种基于关键语义信息补足的深度文本聚类算法(DCKSC)。该算法首先通过提取关键词数据对原始文本数据进行数据增强;其次,设计了一个关键语义信息补足模块对传统的自动编码器进行改进,补足映射过程中丢失的关键语义信息;最后,通过综合聚类损失与关键词语义自动编码器的重构损失学习适合于聚类的表示特征。实验证明,提出算法在五个现实数据集上的聚类效果均优于当前先进的聚类方法。聚类结果证明了关键语义信息补足方法和文本数据增强方法对深度文本聚类的重要性。