論文の概要: Community detection, pattern recognition, and hypergraph-based learning:
approaches using metric geometry and persistent homology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00435v1
- Date: Tue, 29 Sep 2020 21:20:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-13 06:00:46.996731
- Title: Community detection, pattern recognition, and hypergraph-based learning:
approaches using metric geometry and persistent homology
- Title（参考訳）: コミュニティ検出・パターン認識・ハイパーグラフ学習 : 計量幾何学と永続ホモロジーを用いたアプローチ
- Authors: Dong Quan Ngoc Nguyen, Lin Xing, and Lizhen Lin
- Abstract要約: 我々は,通常の距離空間構造に類似した新しいトポロジ構造をハイパーグラフデータに導入する。
ハイパーグラフデータの新しいトポロジ的空間構造を用いて,コミュニティ検出問題を研究するためのいくつかのアプローチを提案する。
次に,提案手法を用いて構築したハイプグラフデータにおける符号予測問題について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3477333339913569
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hypergraph data appear and are hidden in many places in the modern age. They
are data structure that can be used to model many real data examples since
their structures contain information about higher order relations among data
points. One of the main contributions of our paper is to introduce a new
topological structure to hypergraph data which bears a resemblance to a usual
metric space structure. Using this new topological space structure of
hypergraph data, we propose several approaches to study community detection
problem, detecting persistent features arising from homological structure of
hypergraph data. Also based on the topological space structure of hypergraph
data introduced in our paper, we introduce a modified nearest neighbors methods
which is a generalization of the classical nearest neighbors methods from
machine learning. Our modified nearest neighbors methods have an advantage of
being very flexible and applicable even for discrete structures as in
hypergraphs. We then apply our modified nearest neighbors methods to study sign
prediction problem in hypegraph data constructed using our method.
- Abstract（参考訳）: ハイパーグラフのデータが現われ、近代の多くの場所に隠されている。
それらの構造は、データポイント間の高次関係に関する情報を含むため、多くの実データ例をモデル化するために使用できるデータ構造である。
本論文の主な貢献の1つは、通常の距離空間構造に類似したハイパーグラフデータに新しいトポロジ構造を導入することである。
ハイパーグラフデータの新しいトポロジカルな空間構造を用いて,コミュニティ検出問題の研究手法を提案し,ハイパーグラフデータのホモロジー構造から生じる永続的な特徴を検出する。
また,本論文で導入したハイパーグラフデータのトポロジ的空間構造に基づいて,従来の近傍近傍手法を機械学習から一般化した改良型近傍手法を提案する。
本手法はハイパーグラフのように離散構造に対しても非常に柔軟かつ適用可能であるという利点がある。
次に,提案手法を用いて構築したハイプグラフデータにおける符号予測問題について検討する。
関連論文リスト
- Dissecting embedding method: learning higher-order structures from data [0.0]
データ学習のための幾何学的深層学習法は、しばしば特徴空間の幾何学に関する仮定のセットを含む。
これらの仮定と、データが離散的で有限であるという仮定は、いくつかの一般化を引き起こし、データとモデルの出力の間違った解釈を生み出す可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-14T08:19:39Z) - A classification model based on a population of hypergraphs [0.0]
本稿では,新しいハイパーグラフ分類アルゴリズムを提案する。
ハイパーグラフは任意の順序の多方向相互作用を探索する。
このアルゴリズムは2つのデータセットで評価される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T21:21:59Z) - Deep Manifold Graph Auto-Encoder for Attributed Graph Embedding [51.75091298017941]
本稿では,属性付きグラフデータに対する新しいDeep Manifold (Variational) Graph Auto-Encoder (DMVGAE/DMGAE)を提案する。
提案手法は,最先端のベースラインアルゴリズムを,一般的なデータセット間でのダウンストリームタスクの差を大きく越える。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-12T17:57:07Z) - Improving embedding of graphs with missing data by soft manifolds [51.425411400683565]
グラフ埋め込みの信頼性は、連続空間の幾何がグラフ構造とどの程度一致しているかに依存する。
我々は、この問題を解決することができる、ソフト多様体と呼ばれる新しい多様体のクラスを導入する。
グラフ埋め込みにソフト多様体を用いることで、複雑なデータセット上のデータ解析における任意のタスクを追求するための連続空間を提供できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-29T12:48:33Z) - Hypergraph Structure Inference From Data Under Smoothness Prior [46.568839316694515]
本稿では,ラベル付きデータを監視対象とせずに,潜在的なハイパーエッジの確率を推定する手法を提案する。
本稿では,この手法を用いてハイパーグラフ構造とノード特徴の関係を確率論的モデリングにより導出する。
本手法は,既存のハイパーグラフ構造推定法よりも効率的にデータから有意義なハイパーグラフ構造を学習できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-27T18:28:58Z) - Learning from Heterogeneity: A Dynamic Learning Framework for Hypergraphs [22.64740740462169]
本稿では,動的ハイパーエッジ構築と注意深い埋め込み更新が可能なLFHというハイパーグラフ学習フレームワークを提案する。
提案手法の有効性を評価するため,いくつかの一般的なデータセットを対象とした総合的な実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-07T06:26:44Z) - SHGNN: Structure-Aware Heterogeneous Graph Neural Network [77.78459918119536]
本稿では、上記の制約に対処する構造対応不均一グラフニューラルネットワーク(SHGNN)を提案する。
まず,メタパス内の中間ノードの局所構造情報を取得するために,特徴伝搬モジュールを利用する。
次に、ツリーアテンションアグリゲータを使用して、グラフ構造情報をメタパス上のアグリゲーションモジュールに組み込む。
最後に、メタパスアグリゲータを利用して、異なるメタパスから集約された情報を融合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-12T14:18:18Z) - Sketch-Based Anomaly Detection in Streaming Graphs [89.52200264469364]
動的グラフからのグラフエッジのストリームを前提に、オンライン形式でエッジやサブグラフに異常スコアを割り当てるにはどうすればよいのか?
本手法は,高密度部分グラフ探索を取り入れた最初のストリーミング手法であり,一定時間におけるグラフ異常を検出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-08T16:10:36Z) - Spatial-spectral Hyperspectral Image Classification via Multiple Random
Anchor Graphs Ensemble Learning [88.60285937702304]
本稿では,複数のランダムアンカーグラフアンサンブル学習(RAGE)を用いた空間スペクトルHSI分類手法を提案する。
まず、各選択されたバンドのより記述的な特徴を抽出し、局所的な構造と領域の微妙な変化を保存するローカルバイナリパターンを採用する。
次に,アンカーグラフの構成に適応隣接代入を導入し,計算複雑性を低減した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-25T09:31:41Z) - A local geometry of hyperedges in hypergraphs, and its applications to
social networks [0.0]
本稿では,データポイント間の高次関係を捉えることができるハイパーグラフにおけるハイパーッジの新しい局所幾何学を導入する。
また,社会学から得られたデータセットを解析する手法として,ハイパーグラフに最も近い近傍手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-29T21:20:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。