論文の概要: Community Detection in the Stochastic Block Model by Mixed Integer Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12336v1
• Date: Tue, 26 Jan 2021 22:04:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-13 19:38:20.174590
• Title: Community Detection in the Stochastic Block Model by Mixed Integer Programming
• Title（参考訳）: 混合整数計画法による確率ブロックモデルのコミュニティ検出
• Authors: Breno Serrano and Thibaut Vidal
• Abstract要約: Degree-Corrected Block Model (DCSBM) は、コミュニティ構造を持つランダムグラフを生成する一般的なモデルである。 DCSBMに基づくコミュニティ検出の標準的なアプローチは、最大推定(MLE)により観測されたネットワークデータを生成する可能性が最も高いモデルパラメータを探索することである。 本稿では,モデルパラメータと最大確率のコミュニティ割当を観測グラフから確実に求める数学的計画式と厳密解法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Degree-Corrected Stochastic Block Model (DCSBM) is a popular model to generate random graphs with community structure given an expected degree sequence. The standard approach of community detection based on the DCSBM is to search for the model parameters that are the most likely to have produced the observed network data through maximum likelihood estimation (MLE). Current techniques for the MLE problem are heuristics, and therefore do not guarantee convergence to the optimum. We present mathematical programming formulations and exact solution methods that can provably find the model parameters and community assignments of maximum likelihood given an observed graph. We compare these exact methods with classical heuristic algorithms based on expectation-maximization (EM). The solutions given by exact methods give us a principled way of measuring the experimental performance of classical heuristics and comparing different variations thereof.
• Abstract（参考訳）: Degree-Corrected Stochastic Block Model (DCSBM) は、期待される次数列を持つコミュニティ構造を持つランダムグラフを生成する一般的なモデルである。 DCSBMに基づくコミュニティ検出の標準的なアプローチは、最大可能性推定(MLE)を通じて観測されたネットワークデータを生成する可能性が最も高いモデルパラメータを検索することです。 MLE問題の現在のテクニックはヒューリスティックスであり、従って最適への収束を保証するものではない。 本稿では,モデルパラメータと最大確率のコミュニティ割当を観測グラフから確実に求める数学的計画式と厳密解法を提案する。 これらの厳密な手法を期待最大化(em)に基づく古典的ヒューリスティックアルゴリズムと比較する。 正確な方法によって与えられた解は、古典的ヒューリスティックの実験性能を測定し、その異なる変化を比較する原則的な方法を与える。

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