論文の概要: Estimating Mixed-Memberships Using the Symmetric Laplacian Inverse Matrix

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09561v2
• Date: Fri, 5 Apr 2024 08:09:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 21:09:03.233018
• Title: Estimating Mixed-Memberships Using the Symmetric Laplacian Inverse Matrix
• Title（参考訳）: 対称ラプラシア逆行列を用いた混合機械の推算
• Authors: Huan Qing, Jingli Wang,
• Abstract要約: Mixed-SLIMは、対称性を持つラプラシア逆行列のスペクトルクラスタリング法である。 提案したアルゴリズムとその正規化バージョンについて,軽度条件下での予測誤差に関する理論的バウンダリを提供する。 これらのMixed-SLIM法は,コミュニティ検出と混合コミュニティ検出の両問題に対して,シミュレーションにおける最先端の手法および有意な経験的データセットよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4972323953932129
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mixed membership community detection is a challenging problem. In this paper, to detect mixed memberships, we propose a new method Mixed-SLIM which is a spectral clustering method on the symmetrized Laplacian inverse matrix under the degree-corrected mixed membership model. We provide theoretical bounds for the estimation error on the proposed algorithm and its regularized version under mild conditions. Meanwhile, we provide some extensions of the proposed method to deal with large networks in practice. These Mixed-SLIM methods outperform state-of-art methods in simulations and substantial empirical datasets for both community detection and mixed membership community detection problems.
• Abstract（参考訳）: 混合会員コミュニティ検出は難しい問題である。 本稿では,混合メンバシップを検出するために,合成ラプラシア逆行列のスペクトルクラスタリング法であるMixed-SLIMを提案する。 提案したアルゴリズムとその正規化バージョンについて,軽度条件下での予測誤差に関する理論的バウンダリを提供する。 一方,提案手法を拡張して大規模ネットワークを実際に処理する手法も提案する。 これらのMixed-SLIM法は,コミュニティ検出と混合コミュニティ検出の両問題に対して,シミュレーションにおける最先端の手法および有意な経験的データセットよりも優れていた。

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