Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mixed Membership Distribution-Free model

論文の概要: Mixed Membership Distribution-Free model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04389v1
Date: Sat, 4 Dec 2021 18:21:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-09 14:29:08.203608
Title: Mixed Membership Distribution-Free model
Title（参考訳）: 混合会員分配フリーモデル
Authors: Huan Qing
Abstract要約: 本稿では,この問題に対する総合的混合メンバーシップ分布自由モデルを提案する。このモデルでは,効率的なスペクトルアルゴリズムを用いてコミュニティメンバシップを推定する。シミュレーションネットワークの小型化に応用した混合メンバーシップ分布自由モデルの利点を実証する。
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: We consider the problem of detecting latent community information of mixed membership weighted network in which nodes have mixed memberships and edges connecting between nodes can be finite real numbers. We propose a general mixed membership distribution-free model for this problem. The model has no distribution constraints of edges but only the expected values, and can be viewed as generalizations of some previous models. We use an efficient spectral algorithm to estimate community memberships under the model. We also derive the convergence rate of the proposed algorithm under the model using delicate spectral analysis. We demonstrate the advantages of mixed membership distribution-free model with applications to a small scale of simulated networks when edges follow different distributions.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ノード間を接続するエッジが有限個の実数となる混成メンバシップ重み付きネットワークの潜在コミュニティ情報を検出する問題について考察する。本稿では,この問題に対する混合会員分布自由モデルを提案する。このモデルはエッジの分布制約を持たないが、期待値のみを持ち、以前のモデルの一般化と見なすことができる。このモデルでは,効率的なスペクトルアルゴリズムを用いてコミュニティメンバシップを推定する。また,このモデルに基づくアルゴリズムの収束率を,精巧なスペクトル解析を用いて導出する。エッジが異なる分布に従う場合のシミュレーションネットワークの小型化に適用可能な混合メンバーシップフリーモデルの利点を実証する。

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