关于DEEP TGC问题

Question

DEEP TEMPORAL GRAPH CLUSTERING.md
作者您好，关于这个文章为什么您末尾写的结果（无所谓的）呀？是因为这个框架足够创新嘛？所以不需要考虑在数据集上的效果？

Answer 1

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关于DEEP TGC问题

你好！你在阅读《DEEP TEMPORAL GRAPH CLUSTERING》一文时，注意到了作者在结尾部分的结果是“无所谓的”，并且你想知道这是为什么。

实际上，这篇论文的作者可能是为了展示他们的模型的能力，而不是为了在特定的数据集上取得最好的结果。DEEP TGC 是一个 Temporal Graph Clustering 算法，它旨在将图中的节点聚类到不同的组中，以便更好地捕捉时间关系。

在结尾部分，作者可能是为了展示他们的模型在不同数据集上的泛化能力，而不是为了在特定的数据集上取得最好的结果。他们可能使用了多个数据集来评估模型的性能，并且展示了模型在这些数据集上的结果。

因此，作者的结果可能是“无所谓的”，因为他们的目的是展示模型的能力，而不是为了在特定的数据集上取得最好的结果。

代码

以下是一个简单的示例代码，使用 Python 实现 DEEP TGC 算法：

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class DEEP_TGC(nn.Module):
    def __init__(self, num_nodes, num_clusters):
        super(DEEP_TGC, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(num_nodes, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, num_clusters)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 生成数据
num_nodes = 100
num_clusters = 5
data = np.random.rand(num_nodes, 128)

# 创建模型
model = DEEP_TGC(num_nodes, num_clusters)

# 训练模型
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(data)
    loss = criterion(outputs, torch.zeros(num_nodes, num_clusters))
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')

# 使用模型进行聚类
cluster_assignments = model(data).argmax(dim=1)
print(cluster_assignments)

这个示例代码只是一个简单的实现，实际上 DEEP TGC 算法的实现可能会更加复杂。