論文の概要: Community detection in multiplex networks based on orthogonal nonnegative matrix tri-factorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00626v1
• Date: Mon, 2 May 2022 02:33:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-04 00:10:39.778665
• Title: Community detection in multiplex networks based on orthogonal nonnegative matrix tri-factorization
• Title（参考訳）: 直交非負行列三要素化に基づく多重ネットワークのコミュニティ検出
• Authors: Meiby Ortiz-Bouza and Selin Aviyente
• Abstract要約: 我々は,各層に共通するコミュニティと,各層に固有のコミュニティを識別する,新しい多重化コミュニティ検出手法を導入する。 提案アルゴリズムは, 合成および実多重化の両方で評価し, 最先端技術と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.53951886710295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Networks provide a powerful tool to model complex systems where the different entities in the system are presented by nodes and their interactions by edges. Recently, there has been a growing interest in multiplex networks as they can represent the interactions between a pair of nodes through multiple types of links, each reflecting a distinct type of interaction. One of the important tools in understanding network topology is community detection. Although there are numerous works on community detection in single layer networks, existing work on multiplex community detection mostly focuses on learning a common community structure across layers without taking the heterogeneity of the different layers into account. In this paper, we introduce a new multiplex community detection approach that can identify communities that are common across layers as well as those that are unique to each layer. The proposed algorithm employs Orthogonal Nonnegative Matrix Tri-Factorization to model each layer's adjacency matrix as the sum of two low-rank matrix factorizations, corresponding to the common and private communities, respectively. The proposed algorithm is evaluated on both synthetic and real multiplex networks and compared to state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: ネットワークは、システムの異なるエンティティがノードによって表現され、エッジによって相互作用する複雑なシステムをモデル化するための強力なツールを提供する。 近年、マルチプレックスネットワークへの関心が高まっており、異なるタイプのインタラクションを反映した複数のタイプのリンクを介して、複数のノード間のインタラクションを表現できるようになっている。 ネットワークトポロジを理解する上で重要なツールのひとつは,コミュニティ検出である。 単一層ネットワークにおけるコミュニティ検出には多くの研究があるが、既存のマルチプレックスコミュニティ検出の研究は主に、異なるレイヤの不均一性を考慮することなく、レイヤ間の共通のコミュニティ構造を学ぶことに焦点を当てている。 本稿では,各層に共通するコミュニティと,各層に固有のコミュニティを識別可能な,新しい多重コミュニティ検出手法を提案する。 提案手法は直交非負行列三要素化を用いて,各層の隣接行列を,共通群落とプライベート群落に対応する2つの低ランク行列因子化の和としてモデル化する。 提案アルゴリズムは,合成および実多重化の両方で評価し,最先端技術と比較した。

関連論文リスト

• Discriminative community detection for multiplex networks [20.810096547938166]
  スペクトルクラスタリングに基づく2つの識別的コミュニティ検出アルゴリズムを提案する。 第1のアプローチは、グループ間の識別サブグラフ構造を識別することを目的としており、第2のアプローチは、識別サブグラフ構造とコンセンサスコミュニティ構造を同時に学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T14:48:45Z)
• Estimating mixed memberships in multi-layer networks [0.0]
  多層ネットワークにおけるコミュニティ検出は、現代のネットワーク分析の重要な領域として現れてきた。 多層混合メンバシップブロックモデルにおける共通混合メンバシップを推定する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T07:02:10Z)
• Multilayer Multiset Neuronal Networks -- MMNNs [55.2480439325792]
  本研究は,2層以上の類似性ニューロンを組み込んだ多層神経回路網について述べる。 また,回避すべき画像領域に割り当てられる反プロトタイプ点の利用についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T12:55:13Z)
• Global and Individualized Community Detection in Inhomogeneous Multilayer Networks [14.191073951237772]
  ネットワークアプリケーションでは、同じ主題の集合上で観測される複数のネットワークの形でデータセットを取得することがますます一般的になっている。 このようなデータセットは、各レイヤが別々のネットワーク自身であるマルチレイヤネットワークによってモデル化され、異なるレイヤが関連付けられ、共通の情報を共有することができる。 本稿では,非均質な多層ネットワークモデルを用いたスタイリングによるコミュニティ検出について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T02:42:52Z)
• On the use of local structural properties for improving the efficiency of hierarchical community detection methods [77.34726150561087]
  本研究では,階層型コミュニティ検出の効率向上のために,局所構造ネットワーク特性をプロキシとして利用する方法について検討する。 また,ネットワークプルーニングの性能への影響を,階層的コミュニティ検出をより効率的にするための補助的手法として検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T00:16:12Z)
• A Multi-Semantic Metapath Model for Large Scale Heterogeneous Network Representation Learning [52.83948119677194]
  大規模不均一表現学習のためのマルチセマンティックメタパス(MSM)モデルを提案する。 具体的には,マルチセマンティックなメタパスに基づくランダムウォークを生成し,不均衡な分布を扱うヘテロジニアスな近傍を構築する。 提案するフレームワークに対して,AmazonとAlibabaの2つの挑戦的なデータセットに対して,体系的な評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-19T22:50:20Z)
• Detecting Communities in Heterogeneous Multi-Relational Networks:A Message Passing based Approach [89.19237792558687]
  コミュニティは、ソーシャルネットワーク、生物学的ネットワーク、コンピュータおよび情報ネットワークを含むネットワークの共通の特徴である。 我々は,全同種ネットワークのコミュニティを同時に検出する効率的なメッセージパッシングに基づくアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T17:36:24Z)
• Heterogeneous Network Representation Learning: A Unified Framework with Survey and Benchmark [57.10850350508929]
  我々は、異種ネットワーク埋め込み(HNE)に関する既存の研究を要約し、評価するための統一的なフレームワークを提供することを目指している。 最初のコントリビューションとして、既存のHNEアルゴリズムのメリットを体系的に分類し分析するための一般的なパラダイムを提供する。 第2のコントリビューションとして、さまざまなソースから、スケール、構造、属性/ラベルの可用性などに関するさまざまな特性を備えた4つのベンチマークデータセットを作成します。 第3のコントリビューションとして、13の人気のあるHNEアルゴリズムに対するフレンドリなインターフェースを作成し、複数のタスクと実験的な設定に対して、それらの全周比較を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-01T03:42:11Z)
• Community Detection on Mixture Multi-layer Networks via Regularized Tensor Decomposition [12.244594819580831]
  マルチ層ネットワークにおけるコミュニティ検出の問題について検討し,複数のモードでノードのペアを関連付ける方法を提案する。 本稿では,ノードのグローバル/ローカルなメンバシップとレイヤのメンバシップの両方を明らかにするためのテンソルベースアルゴリズム(TWIST)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T06:19:50Z)
• Unpaired Multi-modal Segmentation via Knowledge Distillation [77.39798870702174]
  本稿では,不対向画像分割のための新しい学習手法を提案する。 提案手法では,CTおよびMRI間での畳み込みカーネルの共有により,ネットワークパラメータを多用する。 我々は2つの多クラスセグメンテーション問題に対するアプローチを広範囲に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-06T20:03:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。