論文の概要: DIGRAC: Digraph Clustering with Flow Imbalance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05194v1
• Date: Wed, 9 Jun 2021 16:33:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 18:46:47.573917
• Title: DIGRAC: Digraph Clustering with Flow Imbalance
• Title（参考訳）: DIGRAC:フロー不均衡を伴うグラフクラスタリング
• Authors: Yixuan He and Gesine Reinert and Mihai Cucuringu
• Abstract要約: 有向ネットワークに対するノード埋め込みを実現するために,新しい混合経路アグリゲーション方式を用いたグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。 提案手法は, 有向クラスタリングにおいて, 広範囲のノイズ, 疎度レベル, およびグラフ構造に対して, 最先端の結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5023982421074855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Node clustering is a powerful tool in the analysis of networks. Here, we introduce a graph neural network framework with a novel scalable Directed Mixed Path Aggregation(DIMPA) scheme to obtain node embeddings for directed networks in a self-supervised manner, including a novel probabilistic imbalance loss. The method is end-to-end in combining embedding generation and clustering without an intermediate step. In contrast to standard approaches in the literature, in this paper, directionality is not treated as a nuisance, but rather contains the main signal. In particular, we leverage the recently introduced cut flow imbalance measure, which is tightly related to directionality; cut flow imbalance is optimized without resorting to spectral methods or cluster labels. Experimental results on synthetic data, in the form of directed stochastic block models and real-world data at different scales, demonstrate that our method attains state-of-the-art results on directed clustering, for a wide range of noise and sparsity levels, as well as graph structures.
• Abstract（参考訳）: ノードクラスタリングは、ネットワーク分析において強力なツールである。 本稿では,拡張性のあるDIMPA(Directed Mixed Path Aggregation)方式を用いたグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。 この方法は、中間ステップなしで埋め込み生成とクラスタリングを組み合わせたエンドツーエンドである。 文献の標準的なアプローチとは対照的に,本論文では方向性はニュアサンスとして扱うのではなく,主信号を含む。 特に,最近導入されたカットフロー不均衡尺度は方向性と密接に関連しており,スペクトル法やクラスタラベルを使わずにカットフロー不均衡を最適化している。 有向確率ブロックモデルと実世界データを異なるスケールで組み合わせた合成データの実験結果から,本手法が有向クラスタリングにおいて,広範囲のノイズと疎度レベル,およびグラフ構造に対して,最先端の結果が得られることを示した。

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