論文の概要: On Learning the Structure of Clusters in Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14345v1
• Date: Thu, 29 Dec 2022 15:26:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 17:51:44.945631
• Title: On Learning the Structure of Clusters in Graphs
• Title（参考訳）: グラフにおけるクラスタの構造学習について
• Authors: Peter Macgregor
• Abstract要約: 多くの実世界のアプリケーションでは、クラスタは大きなハイレベルな構造を持つ。 これはグラフクラスタリングアルゴリズムの設計と解析においてしばしば見過ごされる。 この論文は、クラスタの構造を効率的に学習できるかどうかという自然問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph clustering is a fundamental problem in unsupervised learning, with numerous applications in computer science and in analysing real-world data. In many real-world applications, we find that the clusters have a significant high-level structure. This is often overlooked in the design and analysis of graph clustering algorithms which make strong simplifying assumptions about the structure of the graph. This thesis addresses the natural question of whether the structure of clusters can be learned efficiently and describes four new algorithmic results for learning such structure in graphs and hypergraphs. All of the presented theoretical results are extensively evaluated on both synthetic and real-word datasets of different domains, including image classification and segmentation, migration networks, co-authorship networks, and natural language processing. These experimental results demonstrate that the newly developed algorithms are practical, effective, and immediately applicable for learning the structure of clusters in real-world data.
• Abstract（参考訳）: グラフクラスタリングは教師なし学習において根本的な問題であり、コンピュータ科学や現実世界のデータ分析に多くの応用がある。 多くの実世界のアプリケーションでは、クラスタは大きなハイレベルな構造を持つ。 これはグラフクラスタリングアルゴリズムの設計と解析においてしばしば見過ごされ、グラフの構造に関する仮定を強く単純化する。 本論文は,クラスタ構造を効率的に学習できるかどうかという自然な問題に対処し,グラフやハイパーグラフでその構造を学ぶための4つの新しいアルゴリズム的結果を記述する。 提案した理論結果は,画像分類とセグメンテーション,マイグレーションネットワーク,共著者ネットワーク,自然言語処理など,さまざまな領域の合成データセットと実単語データセットで広く評価されている。 これらの実験結果から,新たに開発したアルゴリズムは実用的かつ効果的であり,実世界データ中のクラスタ構造を即座に学習できることがわかった。

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