論文の概要: Variational Estimators of the Degree-corrected Latent Block Model for Bipartite Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08465v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 22:04:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-20 12:56:41.836908
• Title: Variational Estimators of the Degree-corrected Latent Block Model for Bipartite Networks
• Title（参考訳）: 2部ネットワークにおける遅延補正ブロックモデルの変分推定
• Authors: Yunpeng Zhao, Ning Hao, and Ji Zhu
• Abstract要約: Biclustering on bipartite graphsは、グラフ内の2つのタイプのオブジェクトを同時にクラスタ化する教師なしの学習タスクである。 列クラスタと列クラスタの次数不均一性に対応するために,次数補正潜在ブロックモデル(DC-LBM)を提案する。 我々は,Mステップの目的関数を行と列の次数で最大化することにより,効率的な変動予測-最大化アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8320252176005445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biclustering on bipartite graphs is an unsupervised learning task that simultaneously clusters the two types of objects in the graph, for example, users and movies in a movie review dataset. The latent block model (LBM) has been proposed as a model-based tool for biclustering. Biclustering results by the LBM are, however, usually dominated by the row and column sums of the data matrix, i.e., degrees. We propose a degree-corrected latent block model (DC-LBM) to accommodate degree heterogeneity in row and column clusters, which greatly outperforms the classical LBM in the MovieLens dataset and simulated data. We develop an efficient variational expectation-maximization algorithm by observing that the row and column degrees maximize the objective function in the M step given any probability assignment on the cluster labels. We prove the label consistency of the variational estimator under the DC-LBM, which allows the expected graph density goes to zero as long as the average expected degrees of rows and columns go to infinity.
• Abstract（参考訳）: biclustering on bipartite graphsは教師なしの学習タスクで、例えば映画レビューデータセット内のユーザと映画といった、グラフ内の2つのタイプのオブジェクトを同時に収集する。 潜在ブロックモデル (LBM) はビクラスタリングのためのモデルベースツールとして提案されている。 LBMによる複クラスタリングの結果は、通常、データ行列の行と列の和、すなわち次数によって支配される。 本研究では,映画レンスデータセットとシミュレーションデータにおいて古典的lbmを大きく上回る列および列クラスタの次数不均質性に対応する次数補正潜在ブロックモデル(dc-lbm)を提案する。 クラスタラベル上の任意の確率割当を与えられたmステップで行と列の次数が目的関数を最大化するのを観察し,効率的な変分期待最大化アルゴリズムを開発した。 dc-lbm の下で変動推定器のラベルの一貫性を証明し、平均的な行や列が無限大になる限り、期待グラフ密度はゼロになることを示した。

関連論文リスト

• Clusterpath Gaussian Graphical Modeling [0.0]
  本稿では,Gaussian Graphical Model (CGGM) のクラスタパス推定器を紹介する。 循環ブロック座標降下アルゴリズムを用いて,計算効率の良いCGGM推定器の実装を提案する。 シミュレーションでは、CGGMが一致しただけでなく、しばしばグラフィカルモデルにおける変数クラスタリングにおける他の最先端手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T10:11:18Z)
• Maximum Likelihood Estimation on Stochastic Blockmodels for Directed Graph Clustering [22.421702511126373]
  我々は、有向ブロックモデルにおいて、基盤となるコミュニティを推定するものとしてクラスタリングを定式化する。 本稿では,2つの効率的かつ解釈可能な有向クラスタリングアルゴリズム,スペクトルクラスタリングアルゴリズム,半定値プログラミングに基づくクラスタリングアルゴリズムを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T15:47:13Z)
• Sparse Training of Discrete Diffusion Models for Graph Generation [45.103518022696996]
  SparseDiffは、ほとんど全ての大きなグラフがスパースであるという観察に基づく、新しい拡散モデルである。 エッジのサブセットを選択することで、SparseDiffは、ノイズ発生過程とノイズ発生ネットワーク内のスパースグラフ表現を効果的に活用する。 本モデルでは,小規模・大規模両方のデータセットにおいて,複数のメトリクスにわたる最先端性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T16:50:26Z)
• One-step Bipartite Graph Cut: A Normalized Formulation and Its Application to Scalable Subspace Clustering [56.81492360414741]
  両部グラフの1ステップ正規化カットを、特に線形時間複雑性で実施する方法を示す。 本稿では、まず、正規化制約付き一段階二分グラフカット基準を特徴付けるとともに、そのトレース問題に対する等価性を理論的に証明する。 このカット基準を、適応アンカー学習、二部グラフ学習、一段階正規化二部グラフ分割を同時にモデル化するスケーラブルなサブスペースクラスタリングアプローチに拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T11:27:20Z)
• Learning Graphical Factor Models with Riemannian Optimization [70.13748170371889]
  本稿では,低ランク構造制約下でのグラフ学習のためのフレキシブルなアルゴリズムフレームワークを提案する。 この問題は楕円分布のペナルティ化された最大推定値として表される。 楕円モデルによく適合する正定行列と定ランクの正半定行列のジオメトリを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T13:19:45Z)
• Interpolation-based Correlation Reduction Network for Semi-Supervised Graph Learning [49.94816548023729]
  補間型相関低減ネットワーク(ICRN)と呼ばれる新しいグラフコントラスト学習手法を提案する。 提案手法では,決定境界のマージンを大きくすることで,潜在特徴の識別能力を向上させる。 この2つの設定を組み合わせることで、豊富なラベル付きノードと稀に価値あるラベル付きノードから豊富な監視情報を抽出し、離散表現学習を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T14:26:34Z)
• T-LoHo: A Bayesian Regularization Model for Structured Sparsity and Smoothness on Graphs [0.0]
  グラフ構造化データでは、構造化されたスパーシリティと滑らかさが団結する傾向にある。 グラフィカルな関係を持つ高次元パラメータに先立って提案する。 構造された空間と滑らかさを同時に検出するために使用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T10:10:03Z)
• Joint Network Topology Inference via Structured Fusion Regularization [70.30364652829164]
  結合ネットワークトポロジ推論は、異種グラフ信号から複数のグラフラプラシア行列を学習する標準的な問題を表す。 新規な構造化融合正規化に基づく一般グラフ推定器を提案する。 提案するグラフ推定器は高い計算効率と厳密な理論保証の両方を享受できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T04:42:32Z)
• Graph Gamma Process Generalized Linear Dynamical Systems [60.467040479276704]
  実マルチ変数時系列をモデル化するために,グラフガンマ過程(GGP)線形力学系を導入する。 時間的パターン発見のために、モデルの下での潜在表現は、時系列を多変量部分列の同相集合に分解するために使用される。 非零次ノード数が有限であるランダムグラフを用いて、潜時状態遷移行列の空間パターンと次元の両方を定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-25T04:16:34Z)
• Estimation of sparse Gaussian graphical models with hidden clustering structure [8.258451067861932]
  隠れクラスタリング構造を持つスパースガウス図形モデルを推定するモデルを提案する。 対称なガウス・シーデルに基づく乗算器の交互方向法を開発した。 合成データと実データの両方に関する数値実験により,本モデルの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T08:43:31Z)
• Block-Approximated Exponential Random Graphs [77.4792558024487]
  指数乱グラフ(ERG)の分野における重要な課題は、大きなグラフ上の非自明なERGの適合である。 本稿では,非自明なERGに対する近似フレームワークを提案する。 我々の手法は、数百万のノードからなるスパースグラフにスケーラブルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T11:42:16Z)

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。