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摘要 — 在本文中，我们提出了一种机器学习过程，用于将大规模社交物联网 (SIoT) 设备聚类为几组具有强关系的相关设备。为此，我们根据物联网设备的历史数据集及其社交关系生成无向加权图。使用这些图的邻接矩阵和物联网设备的特征，我们使用图神经网络 (GNN) 嵌入图的节点，以获得物联网设备的数值向量表示。向量表示不仅反映了设备的特性，还反映了它与同类设备的关系。然后将获得的节点嵌入输入到传统的无监督学习算法中，以相应地确定聚类。我们使用两种众所周知的聚类算法展示获得的物联网组，特别是 K 均值和基于密度的聚类发现算法 (DBSCAN)。最后，我们将所提出的基于 GNN 的聚类方法在覆盖率和模块性方面的性能与仅应用于从不同关系创建的图的确定性 Louvain 社区检测算法的性能进行比较。结果表明，该框架在聚类大型物联网系统方面取得了有希望的初步成果。索引术语 — 物联网 (IoT)、聚类、深度学习、图神经网络。
基于图神经网络的社交物联网聚类
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