論文の概要: Joint Network Topology Inference via a Shared Graphon Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08223v1
• Date: Sat, 17 Sep 2022 02:38:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 17:17:07.555636
• Title: Joint Network Topology Inference via a Shared Graphon Model
• Title（参考訳）: 共有グラフモデルによるジョイントネットワークトポロジー推定
• Authors: Madeline Navarro, Santiago Segarra
• Abstract要約: 観測結果から複数のネットワークのトポロジを推定する問題を考察する。 これは非パラメトリックなモデルであり、潜在的に異なるサイズのグラフを描画することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.077455621015552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of estimating the topology of multiple networks from nodal observations, where these networks are assumed to be drawn from the same (unknown) random graph model. We adopt a graphon as our random graph model, which is a nonparametric model from which graphs of potentially different sizes can be drawn. The versatility of graphons allows us to tackle the joint inference problem even for the cases where the graphs to be recovered contain different number of nodes and lack precise alignment across the graphs. Our solution is based on combining a maximum likelihood penalty with graphon estimation schemes and can be used to augment existing network inference methods. The proposed joint network and graphon estimation is further enhanced with the introduction of a robust method for noisy graph sampling information. We validate our proposed approach by comparing its performance against competing methods in synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 我々は,これらのネットワークが同じ(未知の)ランダムグラフモデルから引き出されると仮定して,実測値から複数のネットワークのトポロジを推定する問題を考察する。 我々はランダムグラフモデルとしてgraphonを採用しており、これは異なるサイズのグラフを描画できる非パラメトリックモデルである。 グラフの汎用性により、回復すべきグラフが異なるノード数を含み、グラフ間の正確なアライメントが欠如している場合でも、共同推論問題に取り組むことができる。 提案手法は,最大極大ペナルティとグラフトン推定法を組み合わせることで,既存のネットワーク推論手法を拡張できる。 提案するジョイントネットワークとグラフトン推定は,ノイズの多いグラフサンプリング情報に対するロバストな手法の導入によってさらに強化される。 提案手法は,合成および実世界のデータセットにおける競合する手法と比較することにより検証する。

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