論文の概要: Consistency of regularized spectral clustering in degree-corrected mixed
membership model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12239v2
- Date: Fri, 27 Aug 2021 03:08:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-22 01:54:56.164617
- Title: Consistency of regularized spectral clustering in degree-corrected mixed
membership model
- Title(参考訳): 次数補正混合会員モデルにおける正規化スペクトルクラスタリングの整合性
- Authors: Huan Qing and Jingli Wang
- Abstract要約: 正規化ラプラシア行列に基づく混合正規化スペクトルクラスタリング(Mixed-RSC,略してMixed-RSC)と呼ばれる効率的な手法を提案する。
混合RSCは、人口正規化ラプラシア行列の固有分解のための変種の理想的な錐構造に基づいて設計されている。
提案アルゴリズムは,各ノードの推定メンバシップベクトルに対する誤差境界を提供することにより,穏やかな条件下での整合性を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0965065178451106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Community detection in network analysis is an attractive research area
recently. Here, under the degree-corrected mixed membership (DCMM) model, we
propose an efficient approach called mixed regularized spectral clustering
(Mixed-RSC for short) based on the regularized Laplacian matrix. Mixed-RSC is
designed based on an ideal cone structure of the variant for the
eigen-decomposition of the population regularized Laplacian matrix. We show
that the algorithm is asymptotically consistent under mild conditions by
providing error bounds for the inferred membership vector of each node. As a
byproduct of our bound, we provide the theoretical optimal choice for the
regularization parameter {\tau}. To demonstrate the performance of our method,
we apply it with previous benchmark methods on both simulated and real-world
networks. To our knowledge, this is the first work to design spectral
clustering algorithm for mixed membership community detection problem under
DCMM model based on the application of regularized Laplacian matrix.
- Abstract(参考訳): 近年,ネットワーク分析におけるコミュニティ検出が注目されている。
ここでは、次数補正混合メンバシップ(dcmm)モデルに基づいて、正則ラプラシアン行列に基づく混合正規化スペクトルクラスタリング(略してmixed-rsc)と呼ばれる効率的なアプローチを提案する。
混合RSCは、人口正規化ラプラシア行列の固有分解のための変種の理想的な錐構造に基づいて設計されている。
提案アルゴリズムは,各ノードの推定メンバシップベクトルに対する誤差境界を提供することにより,温和な条件下で漸近的に整合性を示す。
境界の副産物として、正規化パラメータ {\tau} に対する理論的最適選択を与える。
提案手法の性能を示すために,シミュレーションおよび実世界のネットワーク上で,従来のベンチマーク手法を適用した。
我々の知る限り、これは正規化ラプラシア行列の適用に基づくDCMMモデルの下で混合会員コミュニティ検出問題に対するスペクトルクラスタリングアルゴリズムを設計する最初の試みである。
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