論文の概要: Generative models for two-ground-truth partitions in networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02787v3
• Date: Thu, 5 Oct 2023 13:00:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 22:51:58.361256
• Title: Generative models for two-ground-truth partitions in networks
• Title（参考訳）: ネットワークにおける2次元空間分割の生成モデル
• Authors: Lena Mangold and Camille Roth
• Abstract要約: クロスブロックモデルは、単一のベンチマークネットワークのメソスケール構造に2つの異なるパーティションを構築することができる。 本稿では,ブロックモデルのパワーを指標として,両コミュニティとコア周辺構造の存在を暗黙的に検出することで,ベンチマークモデルのユースケースを実証する。 我々の発見は、ほとんどのケースにおいて、他のパーティションが存在する場合でも、何らかの方法で、支配的な構造を検出できるのは1つだけであることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A myriad of approaches have been proposed to characterise the mesoscale structure of networks - most often as a partition based on patterns variously called communities, blocks, or clusters. Clearly, distinct methods designed to detect different types of patterns may provide a variety of answers to the network's mesoscale structure. Yet, even multiple runs of a given method can sometimes yield diverse and conflicting results, producing entire landscapes of partitions which potentially include multiple (locally optimal) mesoscale explanations of the network. Such ambiguity motivates a closer look at the ability of these methods to find multiple qualitatively different 'ground truth' partitions in a network. Here, we propose the stochastic cross-block model (SCBM), a generative model which allows for two distinct partitions to be built into the mesoscale structure of a single benchmark network. We demonstrate a use case of the benchmark model by appraising the power of stochastic block models (SBMs) to detect implicitly planted coexisting bi-community and core-periphery structures of different strengths. Given our model design and experimental set-up, we find that the ability to detect the two partitions individually varies by SBM variant and that coexistence of both partitions is recovered only in a very limited number of cases. Our findings suggest that in most instances only one - in some way dominating - structure can be detected, even in the presence of other partitions. They underline the need for considering entire landscapes of partitions when different competing explanations exist and motivate future research to advance partition coexistence detection methods. Our model also contributes to the field of benchmark networks more generally by enabling further exploration of the ability of new and existing methods to detect ambiguity in the mesoscale structure of networks.
• Abstract（参考訳）: ネットワークのメソスケール構造を特徴付けるために、無数のアプローチが提案されている。 明らかに、異なる種類のパターンを検出するために設計された異なる手法は、ネットワークのメソスケール構造に様々な答えをもたらす可能性がある。 しかし、あるメソッドの複数の実行でさえ、多様で矛盾する結果をもたらすことがあるため、ネットワークの複数の(局所的に最適な)メソスケールの説明を含む、パーティションのランドスケープ全体を生成できる。 このような曖昧さは、ネットワーク内の複数の定性的に異なる「根拠真理」パーティションを見つけるためのこれらの方法の能力をより詳しく見る動機となる。 本稿では,1つのベンチマークネットワークのメソスケール構造に2つの異なるパーティションを組み込むことのできる生成モデルである確率的クロスブロックモデル(SCBM)を提案する。 本研究では,確率ブロックモデル (SBM) のパワーを推定し,異なる強度の両コミュニティとコア周辺構造を暗黙的に植え付けることで,ベンチマークモデルの適用例を示す。 モデル設計と実験的なセットアップから,2つのパーティションを個別に検出する能力はSBM変種によって異なり,両パーティションの共存は極めて限られたケースでのみ回復されることがわかった。 以上の結果から,ほとんどの例では,他のパーティションが存在する場合でも,ひとつの構造のみを検出できることが示唆された。 異なる競合する説明が存在する場合、分割の景観全体を考慮する必要性を強調し、分割共存検出法を前進させるために将来の研究を動機付ける。 また,ネットワークのメソスケール構造におけるあいまいさを検出するために,新しい手法や既存手法のさらなる探索を可能にすることで,ベンチマークネットワークの分野に寄与する。

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