論文の概要: Signed Network Embedding with Application to Simultaneous Detection of Communities and Anomalies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09324v3
• Date: Mon, 16 Oct 2023 12:51:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 06:58:19.936697
• Title: Signed Network Embedding with Application to Simultaneous Detection of Communities and Anomalies
• Title（参考訳）: サイン付きネットワーク埋め込みとコミュニティと異常の同時検出への応用
• Authors: Haoran Zhang and Junhui Wang
• Abstract要約: 本稿では,ネットワーク間のバランス構造と異常な影響を解消するために,符号付きネットワークの統一的な埋め込みモデルを開発する。 提案モデルでは,低位+スパース行列分解によるバランス構造と異常効果の両方を捉える。 また, 組込みモデルの利点は, 合成ネットワークと国際関係ネットワークの双方において, 広範な数値実験によって実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.541992448747695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Signed networks are frequently observed in real life with additional sign information associated with each edge, yet such information has been largely ignored in existing network models. This paper develops a unified embedding model for signed networks to disentangle the intertwined balance structure and anomaly effect, which can greatly facilitate the downstream analysis, including community detection, anomaly detection, and network inference. The proposed model captures both balance structure and anomaly effect through a low rank plus sparse matrix decomposition, which are jointly estimated via a regularized formulation. Its theoretical guarantees are established in terms of asymptotic consistency and finite-sample probability bounds for network embedding, community detection and anomaly detection. The advantage of the proposed embedding model is also demonstrated through extensive numerical experiments on both synthetic networks and an international relation network.
• Abstract（参考訳）: 署名されたネットワークは、各エッジに関連するサイン情報を追加して実生活でしばしば観測されるが、既存のネットワークモデルでは無視されている。 本稿では,コミュニティ検出,異常検出,ネットワーク推論など,下流分析の大幅な効率化を図るため,ネットワーク間のバランス構造と異常効果を両立させる統合型埋め込みモデルを提案する。 提案モデルでは, 正規化定式化により共同で推定される低ランク+スパース行列分解により, バランス構造と異常効果の両方を捕捉する。 その理論的保証は、ネットワーク埋め込み、コミュニティ検出、異常検出のための漸近一貫性と有限サンプル確率境界の観点から確立されている。 また, 組込みモデルの利点は, 合成ネットワークと国際関係ネットワークの両方に関する広範な数値実験によっても証明できる。

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