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From Representation to Clusters: A Contrastive Learning Approach for Attributed Hypergraph Clustering

从表示到聚类：一种面向属性超图聚类的对比学习方法

Li Ni, Shuaikang Zeng, Lin Mu, Longlong Lin

AI总结 本文提出了一种端到端的对比学习方法CAHC，用于属性超图聚类，通过联合嵌入和聚类优化实现节点嵌入学习与聚类结果的同步生成。

Comments Accepted at The Web Conference 2026. 12 pages, 5 figures

Dynamic Multi-period Experts for Online Time Series Forecasting

动态多时期专家用于在线时间序列预测

Seungha Hong, Sukang Chae, Suyeon Kim, Sanghwan Jang, Hwanjo Yu

机构 * Pohang University of Science and Technology（浦项科学技术大学） ； Kyungpook National University（庆北国立大学） 纠错

AI总结 DynaME通过动态多时期专家框架有效应对时间序列预测中的重复和新兴漂移，显著优于现有方法。

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