論文の概要: Recurrent Graph Neural Network Algorithm for Unsupervised Network Community Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02520v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 16:50:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 14:44:10.306508
• Title: Recurrent Graph Neural Network Algorithm for Unsupervised Network Community Detection
• Title（参考訳）: 教師なしネットワークコミュニティ検出のためのグラフニューラルネットワークの繰り返しアルゴリズム
• Authors: Stanislav Sobolevsky
• Abstract要約: 本稿では,モジュール性最適化による非教師付きネットワークコミュニティ検出のための再帰グラフニューラルネットワークアルゴリズムの新しい変種を提案する。 新しいアルゴリズムのパフォーマンスは、人気があり高速なLouvain法と、最近著者が提案したより効率的だが遅いComboアルゴリズムと比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Network community detection often relies on optimizing partition quality functions, like modularity. This optimization appears to be a complex problem traditionally relying on discrete heuristics. And although the problem could be reformulated as continuous optimization, direct application of the standard optimization methods has limited efficiency in overcoming the numerous local extrema. However, the rise of deep learning and its applications to graphs offers new opportunities. And while graph neural networks have been used for supervised and unsupervised learning on networks, their application to modularity optimization has not been explored yet. This paper proposes a new variant of the recurrent graph neural network algorithm for unsupervised network community detection through modularity optimization. The new algorithm's performance is compared against a popular and fast Louvain method and a more efficient but slower Combo algorithm recently proposed by the author. The approach also serves as a proof-of-concept for the broader application of recurrent graph neural networks to unsupervised network optimization.
• Abstract（参考訳）: ネットワークコミュニティの検出は、モジュール化のようなパーティション品質機能の最適化にしばしば依存する。 この最適化は、伝統的に離散ヒューリスティックに依存する複雑な問題である。 問題は連続的な最適化として再構成されるかもしれないが、標準的な最適化方法の直接適用は多数のローカルエクストレマを克服する効率を制限している。 しかし、ディープラーニングの台頭とそのグラフへの応用は新しい機会をもたらす。 グラフニューラルネットワークはネットワーク上の教師付き学習や教師なし学習に使用されているが、モジュラリティ最適化への応用はまだ検討されていない。 本稿では,モジュール性最適化による非教師付きネットワークコミュニティ検出のための再帰グラフニューラルネットワークアルゴリズムの新しい変種を提案する。 新しいアルゴリズムのパフォーマンスは、人気があり高速なLouvain法と、最近著者が提案したより効率的だが遅いComboアルゴリズムと比較される。 このアプローチはまた、教師なしネットワーク最適化へのリカレントグラフニューラルネットワークの広範な適用に対する概念実証としても機能する。

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