論文の概要: Overlapping community detection in networks via sparse spectral decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10641v2
• Date: Mon, 15 Feb 2021 06:43:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 12:53:13.899999
• Title: Overlapping community detection in networks via sparse spectral decomposition
• Title（参考訳）: スパーススペクトル分解によるネットワーク上の重複コミュニティ検出
• Authors: Jes\'us Arroyo, Elizaveta Levina
• Abstract要約: 各ノードが複数のコミュニティに属することができるネットワークにおいて,重複するコミュニティメンバシップを推定する問題を考える。 本アルゴリズムは,反復しきい値を用いたスパース主部分空間推定に基づく。 アルゴリズムの固定点がブロックモデルの下での正しいノードメンバシップに対応することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0660480034605242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of estimating overlapping community memberships in a network, where each node can belong to multiple communities. More than a few communities per node are difficult to both estimate and interpret, so we focus on sparse node membership vectors. Our algorithm is based on sparse principal subspace estimation with iterative thresholding. The method is computationally efficient, with a computational cost equivalent to estimating the leading eigenvectors of the adjacency matrix, and does not require an additional clustering step, unlike spectral clustering methods. We show that a fixed point of the algorithm corresponds to correct node memberships under a version of the stochastic block model. The methods are evaluated empirically on simulated and real-world networks, showing good statistical performance and computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 各ノードが複数のコミュニティに属することができるネットワークにおいて,重複するコミュニティメンバシップを推定する問題を考える。 ノード当たりのいくつかのコミュニティは、推定と解釈の両方が難しいため、スパースノードのメンバシップベクトルに焦点を当てる。 本アルゴリズムは反復しきい値付きスパース主部分空間推定に基づいている。 この方法は計算効率が良く、隣接行列の先頭固有ベクトルを推定する計算コストと同等であり、スペクトルクラスタリング法とは異なり、追加のクラスタリングステップを必要としない。 確率ブロックモデルのバージョンの下で,アルゴリズムの固定点が正しいノードメンバシップに対応することを示す。 これらの手法はシミュレーションおよび実世界のネットワーク上で実証的に評価され、優れた統計性能と計算効率を示す。

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