論文の概要: Sparse Partial Least Squares for Coarse Noisy Graph Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02810v1
- Date: Tue, 6 Apr 2021 21:52:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-09 02:25:08.280511
- Title: Sparse Partial Least Squares for Coarse Noisy Graph Alignment
- Title（参考訳）: 粗雑音グラフアライメントのためのスパース部分最小方形
- Authors: Michael Weylandt and George Michailidis and T. Mitchell Roddenberry
- Abstract要約: グラフ信号処理(GSP)は、様々な領域で発生する信号を分析する強力なフレームワークを提供する。
本稿では,観測されたグラフ構造を組み込んで,その基盤となるブロックコミュニティ構造を反映させる,新しい正則化部分最小二乗法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.172041234280865
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Graph signal processing (GSP) provides a powerful framework for analyzing
signals arising in a variety of domains. In many applications of GSP, multiple
network structures are available, each of which captures different aspects of
the same underlying phenomenon. To integrate these different data sources,
graph alignment techniques attempt to find the best correspondence between
vertices of two graphs. We consider a generalization of this problem, where
there is no natural one-to-one mapping between vertices, but where there is
correspondence between the community structures of each graph. Because we seek
to learn structure at this higher community level, we refer to this problem as
"coarse" graph alignment. To this end, we propose a novel regularized partial
least squares method which both incorporates the observed graph structures and
imposes sparsity in order to reflect the underlying block community structure.
We provide efficient algorithms for our method and demonstrate its
effectiveness in simulations.
- Abstract（参考訳）: グラフ信号処理(GSP)は、様々な領域で発生する信号を分析する強力なフレームワークを提供する。
gspの多くのアプリケーションでは、複数のネットワーク構造が利用可能であり、それぞれが同じ現象の異なる側面を捉えている。
これらの異なるデータソースを統合するために、グラフアライメント手法は2つのグラフの頂点間の最適な対応を見つけようとする。
この問題の一般化を考えると、頂点間の自然な一対一写像は存在しないが、各グラフのコミュニティ構造の間には対応がある。
この高いコミュニティレベルで構造を学ぼうとしているので、この問題を"粗い"グラフアライメントと呼んでいる。
そこで本研究では,観測されたグラフ構造を組み込んだ新しい正規化部分最小二乗法を提案し,その基礎となるブロック群集構造を反映してスパーシティを課す。
提案手法のアルゴリズムを効率よく提供し,その有効性をシミュレーションで実証する。
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