論文の概要: An iterative clustering algorithm for the Contextual Stochastic Block Model with optimality guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10467v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 12:04:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 16:11:23.823594
• Title: An iterative clustering algorithm for the Contextual Stochastic Block Model with optimality guarantees
• Title（参考訳）: 最適性保証付き文脈確率ブロックモデルに対する反復的クラスタリングアルゴリズム
• Authors: Guillaume Braun, Hemant Tyagi and Christophe Biernacki
• Abstract要約: 本稿では,ノードの側情報を持つクラスタネットワークに対して,新たな反復アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは文脈対称性ブロックモデルの下で最適であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.007017852999008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world networks often come with side information that can help to improve the performance of network analysis tasks such as clustering. Despite a large number of empirical and theoretical studies conducted on network clustering methods during the past decade, the added value of side information and the methods used to incorporate it optimally in clustering algorithms are relatively less understood. We propose a new iterative algorithm to cluster networks with side information for nodes (in the form of covariates) and show that our algorithm is optimal under the Contextual Symmetric Stochastic Block Model. Our algorithm can be applied to general Contextual Stochastic Block Models and avoids hyperparameter tuning in contrast to previously proposed methods. We confirm our theoretical results on synthetic data experiments where our algorithm significantly outperforms other methods, and show that it can also be applied to signed graphs. Finally we demonstrate the practical interest of our method on real data.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のネットワークには、クラスタリングなどのネットワーク分析タスクのパフォーマンス向上に役立つサイド情報があることが多い。 ネットワーククラスタリング手法について過去10年間に多くの経験的・理論的研究を行ったが、側面情報の付加価値とクラスタリングアルゴリズムに最適に組み込む手法は比較的理解されていない。 本稿では,ノードの側情報(共変量)を持つクラスタネットワークに対する新しい反復アルゴリズムを提案し,このアルゴリズムがコンテキスト対称確率ブロックモデルの下で最適であることを示す。 本アルゴリズムは, 一般的な文脈確率ブロックモデルに適用でき, 提案手法とは対照的にハイパーパラメータチューニングを回避できる。 我々は,アルゴリズムが他の手法を著しく上回る合成データ実験の理論的結果を確認し,符号付きグラフにも適用可能であることを示す。 最後に,本手法の現実データに対する実用的関心を示す。

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