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在2024年的国际机器学习大会（ICML）上，一篇题为《Image Clustering with External Guidance》的论文凭借其创新的外部引导深度聚类方法，成功吸引了众多研究者的目光，并荣获Oral展示，这一研究不仅为图像聚类领域带来了全新的视角，也为手游领域中的用户行为分析、游戏内容推荐等提供了重要的启示，本文将深入探讨这一新范式，并分析其在手游领域的应用前景。
一、ICML 2024 Oral与外部引导的深度聚类
在ICML 2024的众多优秀论文中，《Image Clustering with External Guidance》凭借其独特的外部引导深度聚类方法脱颖而出，论文提出了一种名为TAC（Text-Aided Clustering，文本辅助的聚类）的新方法，该方法基于预训练的CLIP模型，通过引入外部知识库（如WordNet）中的文本语义信息，来辅助图像聚类，实验结果表明，TAC方法显著提升了图像聚类的精度，尤其是在处理外观相似但语义不同的图像时，如区分不同品种的犬类图像。
传统的图像聚类方法主要依赖于图像数据本身的信息，如颜色、纹理、形状等特征，这些方法在处理复杂、高维的图像数据时，往往受限于数据自身所蕴含信息量的固有上限，在手游领域，用户生成的图像（如游戏截图、角色设计图等）可能因视角、光照、颜色等因素的影响而难以准确聚类，而TAC方法则通过引入外部知识库中的文本语义信息，为图像聚类提供了额外的监督信号，从而提高了聚类的准确性和鲁棒性。
二、TAC方法的核心与实现
TAC方法的核心在于构建文本表征和跨模态互蒸馏两部分，针对缺乏类别标注和图像描述等文本信息的情况，TAC方法利用WordNet中的所有名词作为文本模态的候选词，通过计算图像语义中心和选择具有代表性的名词集合来组成文本空间，这一步骤的关键在于确保文本表征能够精确地覆盖图像语义，同时在不同类别图像之间具有区分度。
TAC方法通过为每张图像检索其最相关的名词来构建其文本模态的表征，并将图像表征和文本表征进行拼接，使用经典k-means聚类方法来实现图像聚类，由于融入了来自文本模态的紧凑语义，拼接后的表征具有更好的判别性，从而相较于直接在图像表征上使用k-means会得到更好的图像聚类结果。
简单的拼接并不能充分协同文本和图像两个模态，TAC方法进一步提出了跨模态互蒸馏方法，通过训练额外的聚类网络进一步提升聚类性能，具体地，TAC方法为每张图像和文本表征构建邻居集合，并引入两个聚类网络分别对图像和文本表征进行聚类指派，通过设计损失函数来优化聚类网络，使得图像和文本模态的邻居具有类似的聚类指派，同时扩大不同的类簇之间的差异性。
三、外部引导深度聚类在手游领域的应用前景
1、用户行为分析：在手游中，用户的游戏行为往往可以通过一系列图像数据来反映，如游戏截图、角色移动轨迹等，通过应用外部引导深度聚类方法，可以将这些图像数据按照用户行为模式进行聚类，从而揭示不同用户群体的游戏偏好和习惯，这对于游戏开发者来说，有助于更好地理解用户需求，优化游戏体验。
2、推荐：手游中的游戏内容种类繁多，如何根据用户的兴趣和偏好进行精准推荐是一个重要问题，通过外部引导深度聚类方法，可以将游戏内容（如角色、场景、道具等）按照语义进行聚类，形成不同的内容类别，根据用户的游戏行为和历史记录，为用户推荐符合其兴趣和偏好的游戏内容。
3、游戏角色设计：在手游中，游戏角色的设计往往需要考虑多种因素，如外观、技能、属性等，通过外部引导深度聚类方法，可以对已有的游戏角色进行聚类分析，发现不同角色之间的共性和差异，这有助于游戏开发者在设计新角色时，更好地把握角色的特点和定位，提高角色的吸引力和可玩性。
4、游戏社区管理：手游中的游戏社区是玩家交流和互动的重要平台，通过外部引导深度聚类方法，可以对社区中的用户进行聚类分析，发现不同用户群体之间的共同点和差异点，这有助于游戏开发者更好地管理社区，促进用户之间的交流和互动，提高社区的活跃度和用户满意度。
ICML 2024 Oral中的《Image Clustering with External Guidance》论文提出的外部引导深度聚类方法，为图像聚类领域带来了新的突破和启示，在手游领域，这一方法的应用前景广阔，可以为用户行为分析、游戏内容推荐、游戏角色设计以及游戏社区管理等方面提供有力的支持，随着技术的不断发展和完善，相信外部引导深度聚类方法将在手游领域发挥更加重要的作用，为游戏开发者和玩家带来更加优质的游戏体验和服务。
