論文の概要: Synwalk -- Community Detection via Random Walk Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08623v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 14:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 07:44:40.926076
• Title: Synwalk -- Community Detection via Random Walk Modelling
• Title（参考訳）: Synwalk -- ランダムウォークモデルによるコミュニティ検出
• Authors: Christian Toth, Denis Helic, Bernhard C. Geiger
• Abstract要約: ランダムウォークに基づくコミュニティ検出手法であるSynwalkを提案する。 SynwalkのパフォーマンスとInfomapとWalktrapのパフォーマンスを比較します。 私たちの仕事は、ランダムウォークの合成を通じてコミュニティ検出のさらなる発展を刺激する可能性があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.627299398469962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Complex systems, abstractly represented as networks, are ubiquitous in everyday life. Analyzing and understanding these systems requires, among others, tools for community detection. As no single best community detection algorithm can exist, robustness across a wide variety of problem settings is desirable. In this work, we present Synwalk, a random walk-based community detection method. Synwalk builds upon a solid theoretical basis and detects communities by synthesizing the random walk induced by the given network from a class of candidate random walks. We thoroughly validate the effectiveness of our approach on synthetic and empirical networks, respectively, and compare Synwalk's performance with the performance of Infomap and Walktrap. Our results indicate that Synwalk performs robustly on networks with varying mixing parameters and degree distributions. We outperform Infomap on networks with high mixing parameter, and Infomap and Walktrap on networks with many small communities and low average degree. Our work has a potential to inspire further development of community detection via synthesis of random walks and we provide concrete ideas for future research.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシステムは、抽象的にネットワークとして表現され、日常生活においてユビキタスである。 これらのシステムの解析と理解には,コミュニティ検出ツールなどが必要である。 最良のコミュニティ検出アルゴリズムは存在しないため、さまざまな問題設定における堅牢性が望ましい。 本研究では,ランダムな歩行に基づくコミュニティ検出手法であるSynwalkを提案する。 Synwalkは確固たる理論的基盤の上に構築され、与えられたネットワークによって誘導されるランダムウォークを、候補となるランダムウォークのクラスから合成することによって、コミュニティを検出する。 合成ネットワークと経験ネットワークにおけるアプローチの有効性を徹底的に検証し,Synwalkの性能とInfomapとWalktrapの性能を比較した。 この結果から,Synwalkは様々な混合パラメータと次数分布を持つネットワーク上で頑健に動作することがわかった。 混合パラメータが高いネットワークではInfomapを上回り、小さなコミュニティが多くて平均度が低いネットワークではInfomapとWalktrapを上回ります。 我々の研究は、ランダムウォークの合成によるコミュニティ検出のさらなる発展を促す可能性があり、将来の研究に具体的なアイデアを提供する。

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