論文の概要: Topology-Guided Sampling for Fast and Accurate Community Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06651v1
• Date: Sun, 15 Aug 2021 03:20:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-17 14:46:15.719118
• Title: Topology-Guided Sampling for Fast and Accurate Community Detection
• Title（参考訳）: 迅速かつ高精度なコミュニティ検出のためのトポロジー誘導サンプリング
• Authors: Frank Wanye, Vitaliy Gleyzer, Edward Kao, Wu-chun Feng
• Abstract要約: 本稿では,ブロック分割の高速化を目的としたトポロジー誘導サンプリング手法を提案する。 また、高速化を犠牲にして、我々のアプローチの有効性を向上させるための学位ベースのしきい値設定手法も導入する。 以上の結果から,本手法はサンプリングなしでブロック分割を最大15倍高速化する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0609815608017064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Community detection is a well-studied problem with applications in domains ranging from computer networking to bioinformatics. While there are many algorithms that perform community detection, the more accurate and statistically robust algorithms tend to be slow and hard to parallelize. One way to speed up such algorithms is through data reduction. However, this approach has not been thoroughly studied, and the quality of results obtained with this approach varies with the graph it is applied to. In this manuscript, we present an approach based on topology-guided sampling for accelerating stochastic block partitioning - a community detection algorithm that works well on graphs with complex and heterogeneous community structure. We also introduce a degree-based thresholding scheme that improves the efficacy of our approach at the expense of speedup. Finally, we perform a series of experiments on synthetically generated graphs to determine how various graph parameters affect the quality of results and speedup obtained with our approach, and we validate our approach on real-world data. Our results show that our approach can lead to a speedup of up to 15X over stochastic block partitioning without sampling while maintaining result quality and can even lead to improvements of over 150% in result quality in terms of F1 score on certain kinds of graphs.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ検出は、コンピュータネットワークからバイオインフォマティクスまで幅広い分野のアプリケーションでよく研究されている問題である。 コミュニティ検出を行うアルゴリズムは数多く存在するが、より正確で統計的に堅牢なアルゴリズムは遅く、並列化が難しい傾向がある。 このようなアルゴリズムを高速化する方法の1つは、データ削減である。 しかし、このアプローチは十分に研究されておらず、このアプローチで得られた結果の質は、適用するグラフによって異なる。 本稿では,複雑で異種なコミュニティ構造を持つグラフ上でうまく機能するコミュニティ検出アルゴリズムである,確率的ブロック分割を高速化するためのトポロジー誘導サンプリングに基づくアプローチを提案する。 また、高速化を犠牲にして、我々のアプローチの有効性を向上させるための学位ベースのしきい値設定手法も導入する。 最後に, 合成グラフに対する一連の実験を行い, 様々なグラフパラメータが結果の質にどのように影響するかを検証し, 実世界のデータに対するアプローチを検証した。 以上の結果から,我々のアプローチは,確率的ブロック分割よりも最大15倍の高速化につながり,また,特定のグラフ上のf1スコアの点において,結果品質が150%以上向上する可能性が示唆された。

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