# Deep Embedding Clustering Driven by Sample Stability (DECS)

**저자**: (arXiv 논문)
**출판**: arXiv:2401.15989 (2024년 1월)
**링크**: https://arxiv.org/abs/2401.15989

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## 핵심 기여

샘플 안정성 기반으로 클러스터 중심 임베딩 학습:
- **문제**: 기존 딥 클러스터링은 pseudo target 의존, 불안정한 클러스터 할당
- **제안**: 샘플과 모든 centroid 간 결정론적 관계 학습
- **효과**: 샘플을 해당 클러스터로 당기고 다른 클러스터에서 멀어지게 함

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## 주요 내용

### Sample Stability 개념
- 각 샘플이 속한 클러스터와의 거리는 최소화
- 다른 클러스터와의 거리는 최대화
- 전체 centroid 관계를 동시 학습

### Cluster-Oriented Embedding
- 단순 유사도 기반이 아닌 클러스터 구조 자체를 학습
- Pseudo label 없이 안정적 클러스터링
- End-to-end 학습 가능

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## 로빙 프로젝트 적용

### Coldmail Centroid 학습
- **현재**: 고정된 80개 샘플 평균으로 centroid 생성 (정적)
- **적용**: Slack 피드백 데이터로 centroid를 동적 학습
- **효과**: "회사소개서"가 coldmail/normal 양쪽에서 나타나는 문제 해결 (샘플 안정성 기반 구분)

### 사용자별 의도 클러스터링
- **현재**: 제로샷 의도 분류 (고정 카테고리)
- **적용**: 사용자별 대화 패턴을 클러스터링하여 개인화된 의도 분류
- **효과**: 사용자마다 다른 "긴급" 의미 학습 (예: 개발자 vs 비즈니스)

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## 참고

251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.md - centroid 한계 극복 가능
