Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph Neural Networks for Community Detection on Sparse Graphs

論文の概要: Graph Neural Networks for Community Detection on Sparse Graphs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03231v1
Date: Sun, 6 Nov 2022 22:38:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-08 19:26:25.293865
Title: Graph Neural Networks for Community Detection on Sparse Graphs
Title（参考訳）: スパースグラフを用いたコミュニティ検出のためのグラフニューラルネットワーク
Authors: Luana Ruiz, Ningyuan (Teresa) Huang, Soledad Villar
Abstract要約: 空間の異なるグラフを生成できるランダムグラフモデルを考える。グラフニューラルネットワークはスパースグラフのスペクトル法より優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.00350632098346
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Spectral methods provide consistent estimators for community detection in dense graphs. However, their performance deteriorates as the graphs become sparser. In this work we consider a random graph model that can produce graphs at different levels of sparsity, and we show that graph neural networks can outperform spectral methods on sparse graphs. We illustrate the results with numerical examples in both synthetic and real graphs.
Abstract（参考訳）: スペクトル法は、密度グラフにおけるコミュニティ検出のための一貫した推定器を提供する。しかし、グラフがスペーサーになるにつれてパフォーマンスは悪化する。本研究では,異なるレベルのグラフを生成可能なランダムグラフモデルについて検討し,グラフニューラルネットワークがスパースグラフのスペクトル法より優れていることを示す。結果は合成グラフと実グラフの両方で数値的な例で示します。

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