論文の概要: Hierarchical clustering of bipartite data sets based on the statistical
significance of coincidences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14764v2
- Date: Fri, 24 Jul 2020 09:04:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 06:18:05.133474
- Title: Hierarchical clustering of bipartite data sets based on the statistical
significance of coincidences
- Title（参考訳）: 偶然の統計的意義に基づく2成分データセットの階層的クラスタリング
- Authors: Ignacio Tamarit, Mar\'ia Pereda, and Jos\'e A. Cuesta
- Abstract要約: 本稿では,2つのエンティティが共有する特徴が単なるチャンスに起因する確率を定量化するエンティティ間の相似性に基づく階層的クラスタリングアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムのパフォーマンスは n 個のエンティティの集合に適用された場合$O(n2)$であり、その結果はそれらのエンティティの接続を示すデンドログラムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When some 'entities' are related by the 'features' they share they are
amenable to a bipartite network representation. Plant-pollinator ecological
communities, co-authorship of scientific papers, customers and purchases, or
answers in a poll, are but a few examples. Analyzing clustering of such
entities in the network is a useful tool with applications in many fields, like
internet technology, recommender systems, or detection of diseases. The
algorithms most widely applied to find clusters in bipartite networks are
variants of modularity optimization. Here we provide an hierarchical clustering
algorithm based on a dissimilarity between entities that quantifies the
probability that the features shared by two entities is due to mere chance. The
algorithm performance is $O(n^2)$ when applied to a set of n entities, and its
outcome is a dendrogram exhibiting the connections of those entities. Through
the introduction of a 'susceptibility' measure we can provide an 'optimal'
choice for the clustering as well as quantify its quality. The dendrogram
reveals further useful structural information though -- like the existence of
sub-clusters within clusters or of nodes that do not fit in any cluster. We
illustrate the algorithm by applying it first to a set of synthetic networks,
and then to a selection of examples. We also illustrate how to transform our
algorithm into a valid alternative for one-mode networks as well, and show that
it performs at least as well as the standard, modularity-based algorithms --
with a higher numerical performance. We provide an implementation of the
algorithm in Python freely accessible from GitHub.
- Abstract（参考訳）: ある「エンティティ」が「機能」によって関連付けられている場合、それらは二部ネットワーク表現に順応できる。
植物汚染者コミュニティ、科学論文の共著者、顧客と購入、あるいは世論調査の回答などは、ごく一部の例である。
ネットワーク内のそのようなエンティティのクラスタリングを分析することは、インターネット技術、レコメンダシステム、病気の検出など、多くの分野のアプリケーションで有用なツールである。
二部ネットワークのクラスタを見つけるために最も広く用いられるアルゴリズムはモジュラリティ最適化の変種である。
ここでは、2つのエンティティが共有する特徴が単なるチャンスに起因する確率を定量化するエンティティ間の相似性に基づく階層的クラスタリングアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムのパフォーマンスは n 個の実体の集合に適用すると$O(n^2)$ となり、その結果はそれらの実体の接続を示すデンドログラムとなる。
サセプティビリティ(susceptibility)"尺度を導入することで、クラスタリングの'最適'の選択と、その品質の定量化が可能になります。
dendrogramは、クラスタ内のサブクラスタの存在や、任意のクラスタに適合しないノードの存在など、さらに有用な構造情報を示している。
まず、合成ネットワークのセットに適用し、次にサンプルを選択することで、アルゴリズムを説明します。
また、我々のアルゴリズムを1モードネットワークの有効な代替品にする方法も説明し、より高い数値性能で、少なくとも標準のモジュラリティベースのアルゴリズムと同様に性能を発揮することを示す。
githubから自由にアクセス可能なpythonのアルゴリズムの実装を提供する。
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