Fugu-MT 論文翻訳(概要): Theoretical analysis and computation of the sample Frechet mean for sets of large graphs based on spectral information

論文の概要: Theoretical analysis and computation of the sample Frechet mean for sets of large graphs based on spectral information

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05923v1
Date: Sat, 15 Jan 2022 20:53:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-22 09:48:38.522246
Title: Theoretical analysis and computation of the sample Frechet mean for sets of large graphs based on spectral information
Title（参考訳）: スペクトル情報に基づく大規模グラフ集合のサンプルフレシェ平均の理論的解析と計算
Authors: Daniel Ferguson and Francois G. Meyer
Abstract要約: グラフの集合に、それぞれの隣接行列の固有値の間のノルムで定義される擬測度を割り当てる。編集距離とは異なり、この擬似測度は複数のスケールで構造変化を示す。固定サイズの無向非重み付きグラフの集合のサンプルFrechet平均に対する近似を計算するアルゴリズムについて述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: To characterize the location (mean, median) of a set of graphs, one needs a notion of centrality that is adapted to metric spaces, since graph sets are not Euclidean spaces. A standard approach is to consider the Frechet mean. In this work, we equip a set of graphs with the pseudometric defined by the norm between the eigenvalues of their respective adjacency matrix. Unlike the edit distance, this pseudometric reveals structural changes at multiple scales, and is well adapted to studying various statistical problems for graph-valued data. We describe an algorithm to compute an approximation to the sample Frechet mean of a set of undirected unweighted graphs with a fixed size using this pseudometric.
Abstract（参考訳）: グラフの集合の位置(平均、中央値)を特徴づけるためには、グラフ集合はユークリッド空間ではないので、計量空間に適合する中心性の概念が必要である。標準的なアプローチは、フレシェ平均を考えることである。本研究では,各隣接行列の固有値間のノルムによって定義される擬メトリックとグラフの集合を同値化する。編集距離とは異なり、この擬似測度は複数スケールの構造変化を明らかにし、グラフ値データに対する様々な統計問題の研究に適している。本稿では,この擬似メトリックを用いて,非方向の未重み付きグラフの集合のサンプルFrechet平均に対する近似を計算するアルゴリズムについて述べる。

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