論文の概要: Interpretable Clustering on Dynamic Graphs with Recurrent Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08740v1
• Date: Wed, 16 Dec 2020 04:31:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 02:48:18.719265
• Title: Interpretable Clustering on Dynamic Graphs with Recurrent Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: リカレントグラフニューラルネットワークを用いた動的グラフの解釈可能なクラスタリング
• Authors: Yuhang Yao, Carlee Joe-Wong
• Abstract要約: ノードとノードのクラスタメンバーシップ間の接続が時間とともに変化する可能性がある動的グラフにおけるノードのクラスタリングの問題を検討する。 まず,ノード間の重み付き接続に基づいてノードをクラスタ化し,その重みが時間とともに一定速度で減少する,簡易な崩壊ベースのクラスタリングアルゴリズムを提案する。 本稿では,各クラスタの最適減衰率を特徴付け,真のクラスタのほぼ完全回復を実現するクラスタリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.017988997693262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of clustering nodes in a dynamic graph, where the connections between nodes and nodes' cluster memberships may change over time, e.g., due to community migration. We first propose a dynamic stochastic block model that captures these changes, and a simple decay-based clustering algorithm that clusters nodes based on weighted connections between them, where the weight decreases at a fixed rate over time. This decay rate can then be interpreted as signifying the importance of including historical connection information in the clustering. However, the optimal decay rate may differ for clusters with different rates of turnover. We characterize the optimal decay rate for each cluster and propose a clustering method that achieves almost exact recovery of the true clusters. We then demonstrate the efficacy of our clustering algorithm with optimized decay rates on simulated graph data. Recurrent neural networks (RNNs), a popular algorithm for sequence learning, use a similar decay-based method, and we use this insight to propose two new RNN-GCN (graph convolutional network) architectures for semi-supervised graph clustering. We finally demonstrate that the proposed architectures perform well on real data compared to state-of-the-art graph clustering algorithms.
• Abstract（参考訳）: ノードとノードのクラスタメンバシップ間の接続が時間とともに変化する可能性がある動的グラフにおけるノードのクラスタリングの問題を,例えばコミュニティマイグレーションによって検討する。 まず、これらの変化を捉える動的確率的ブロックモデルと、それらの間の重み付き接続に基づいてノードをクラスタリングする単純な減衰に基づくクラスタリングアルゴリズムを提案する。 この崩壊率は、クラスタリングに歴史的接続情報を含めることの重要性を表すものとして解釈できる。 しかし、最適崩壊速度はターンオーバー率の異なるクラスターで異なる可能性がある。 本稿では,各クラスタの最適減衰率を特徴付け,真のクラスタのほぼ完全回復を実現するクラスタリング手法を提案する。 次に,シミュレーショングラフデータに対する減衰率を最適化したクラスタリングアルゴリズムの有効性を示す。 逐次学習のための一般的なアルゴリズムであるリカレントニューラルネットワーク(RNN)は、同様の減衰に基づく手法を用いて、半教師付きグラフクラスタリングのための2つの新しいRNN-GCNアーキテクチャを提案する。 提案したアーキテクチャは,最先端のグラフクラスタリングアルゴリズムと比較して,実データでよく動作することを示す。

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