論文の概要: KCoreMotif: An Efficient Graph Clustering Algorithm for Large Networks by Exploiting k-core Decomposition and Motifs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10380v1
• Date: Fri, 21 Aug 2020 12:21:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 21:29:29.300879
• Title: KCoreMotif: An Efficient Graph Clustering Algorithm for Large Networks by Exploiting k-core Decomposition and Motifs
• Title（参考訳）: KCoreMotif: kコア分解とモチーフの爆発による大規模ネットワークのための効率的なグラフクラスタリングアルゴリズム
• Authors: Gang Mei, Jingzhi Tu, Lei Xiao, Francesco Piccialli
• Abstract要約: スペクトルクラスタリングは、グラフ構造化データ(ネットワーク)の最も一般的なアルゴリズムの1つである そこで本稿では,kコア分解とモチーフを利用したグラフクラスタリングアルゴリズムKCoreMotifを提案する。 提案したグラフクラスタリングアルゴリズムは,大規模ネットワークに対して正確かつ効率的であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1734015475373765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clustering analysis has been widely used in trust evaluation on various complex networks such as wireless sensors networks and online social networks. Spectral clustering is one of the most commonly used algorithms for graph-structured data (networks). However, the conventional spectral clustering is inherently difficult to work with large-scale networks due to the fact that it needs computationally expensive matrix manipulations. To deal with large networks, in this paper, we propose an efficient graph clustering algorithm, KCoreMotif, specifically for large networks by exploiting k-core decomposition and motifs. The essential idea behind the proposed clustering algorithm is to perform the efficient motif-based spectral clustering algorithm on k-core subgraphs, rather than on the entire graph. More specifically, (1) we first conduct the k-core decomposition of the large input network; (2) we then perform the motif-based spectral clustering for the top k-core subgraphs; (3) we group the remaining vertices in the rest (k-1)-core subgraphs into previously found clusters; and finally obtain the desired clusters of the large input network. To evaluate the performance of the proposed graph clustering algorithm KCoreMotif, we use both the conventional and the motif-based spectral clustering algorithms as the baselines and compare our algorithm with them for 18 groups of real-world datasets. Comparative results demonstrate that the proposed graph clustering algorithm is accurate yet efficient for large networks, which also means that it can be further used to evaluate the intra-cluster and inter-cluster trusts on large networks.
• Abstract（参考訳）: クラスタリング分析は、無線センサネットワークやオンラインソーシャルネットワークなど、さまざまな複雑なネットワークの信頼評価に広く使われている。 スペクトルクラスタリングは、グラフ構造化データ(ネットワーク)の最も一般的に使われるアルゴリズムの1つである。 しかし,従来のスペクトルクラスタリングは計算コストの高い行列操作を必要とするため,大規模ネットワークでは本質的に処理が困難である。 本稿では,大規模ネットワークを扱うために,k-core分解とモチーフを活用し,大規模ネットワークを対象とした効率的なグラフクラスタリングアルゴリズムであるkcoremotifを提案する。 提案するクラスタリングアルゴリズムの背後にある基本的な考え方は、グラフ全体ではなく、kコアサブグラフ上で効率的なモチーフベースのスペクトルクラスタリングアルゴリズムを実行することである。 より具体的には、(1)最初に大きな入力ネットワークのkコア分解を行い、(2)上位のkコアサブグラフに対してモチーフベースのスペクトルクラスタリングを行い、(3)残りの頂点を残りの(k-1)コアサブグラフにグループ化し、最後に大きな入力ネットワークの所望のクラスタを得る。 提案したグラフクラスタリングアルゴリズムKCoreMotifの性能を評価するために,従来のスペクトルクラスタリングアルゴリズムとモチーフベースのスペクトルクラスタリングアルゴリズムの両方をベースラインとして使用し,実世界の18個のデータセットに対してアルゴリズムを比較検討した。 比較結果から,提案アルゴリズムは大規模ネットワークにおいて正確かつ効率的であり,大規模ネットワーク上でのクラスタ内信頼とクラスタ間信頼のさらなる評価に有効であることが示された。

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