Customized Multiple Clustering via Multi-Modal Subspace Proxy Learning

📄 arXiv: 2411.03978v1 📥 PDF

作者: Jiawei Yao, Qi Qian, Juhua Hu

分类: cs.LG

发布日期: 2024-11-06

备注: Accepted by NeurIPS 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Multi-Sub，通过多模态子空间代理学习实现用户定制化多重聚类。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多重聚类 用户定制化 多模态学习 子空间学习 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有深度多重聚类方法难以灵活适应用户特定的数据分组需求，需要人工理解每个聚类。
  2. Multi-Sub利用CLIP和GPT-4，将文本提示（用户偏好）与视觉表示对齐，实现定制化数据表示。
  3. 实验结果表明，Multi-Sub在多个视觉多重聚类数据集上超越了现有基线方法。

📝 摘要（中文）

多重聚类旨在从不同角度发现数据的多种潜在结构。深度多重聚类方法通过挖掘数据中复杂的模式和关系取得了显著的性能。然而，现有方法难以灵活地适应数据分组中多样化的用户特定需求，这可能需要手动理解每个聚类。为了解决这些局限性，我们提出了一种新颖的端到端多重聚类方法Multi-Sub，它结合了多模态子空间代理学习框架。Multi-Sub利用CLIP和GPT-4的协同能力，将表达用户偏好的文本提示与相应的视觉表示对齐。这是通过自动生成来自大型语言模型的代理词来实现的，这些代理词充当子空间基，从而允许根据用户兴趣定制数据的表示。我们的方法在视觉多重聚类任务中始终优于广泛数据集上的现有基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多重聚类中用户定制化的问题。现有方法无法根据用户特定的需求进行灵活的数据分组，通常需要用户手动理解和调整聚类结果，缺乏交互性和个性化。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）生成与用户偏好相关的代理词，并将这些代理词作为子空间基，从而将数据表示到用户感兴趣的子空间中。通过这种方式，可以实现根据用户需求定制的多重聚类。

技术框架：Multi-Sub框架主要包含以下几个模块：1) 用户输入文本提示；2) 使用GPT-4等LLM生成与提示相关的代理词；3) 利用CLIP将文本代理词和视觉数据嵌入到同一空间；4) 基于学习到的子空间代理进行聚类。整个框架是端到端可训练的。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM自动生成子空间代理，从而实现了用户定制化的多重聚类。与传统方法相比，无需手动设计特征或调整聚类参数，而是通过自然语言交互来引导聚类过程。这种方法极大地提高了多重聚类的灵活性和易用性。

关键设计：关键设计包括：1) 使用CLIP模型进行多模态嵌入，确保文本和图像特征在同一空间中对齐；2) 使用GPT-4等LLM生成高质量的代理词，这些代理词能够准确地表达用户偏好；3) 设计合适的损失函数，以优化子空间代理的学习，并促进聚类的准确性。具体的损失函数细节在论文中应该有更详细的描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Multi-Sub在多个视觉多重聚类数据集上显著优于现有基线方法。具体性能提升幅度未知，需要在论文中查找具体数据。该方法能够有效地根据用户提供的文本提示进行定制化聚类，展现了其在处理用户特定需求方面的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像检索、推荐系统、社交媒体分析等领域。例如，在图像检索中，用户可以通过输入文本描述来检索具有特定属性的图像集合。在推荐系统中，可以根据用户的兴趣偏好进行个性化推荐。在社交媒体分析中，可以根据用户关注的话题进行社群划分和舆情分析。该方法具有很高的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Multiple clustering aims to discover various latent structures of data from different aspects. Deep multiple clustering methods have achieved remarkable performance by exploiting complex patterns and relationships in data. However, existing works struggle to flexibly adapt to diverse user-specific needs in data grouping, which may require manual understanding of each clustering. To address these limitations, we introduce Multi-Sub, a novel end-to-end multiple clustering approach that incorporates a multi-modal subspace proxy learning framework in this work. Utilizing the synergistic capabilities of CLIP and GPT-4, Multi-Sub aligns textual prompts expressing user preferences with their corresponding visual representations. This is achieved by automatically generating proxy words from large language models that act as subspace bases, thus allowing for the customized representation of data in terms specific to the user's interests. Our method consistently outperforms existing baselines across a broad set of datasets in visual multiple clustering tasks. Our code is available at https://github.com/Alexander-Yao/Multi-Sub.