論文の概要: A Constraints Fusion-induced Symmetric Nonnegative Matrix Factorization
Approach for Community Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12114v1
- Date: Thu, 23 Feb 2023 15:52:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-24 14:39:52.209305
- Title: A Constraints Fusion-induced Symmetric Nonnegative Matrix Factorization
Approach for Community Detection
- Title（参考訳）: 核融合誘起対称非負行列因子分解法によるコミュニティ検出
- Authors: Zhigang Liu and Xin Luo
- Abstract要約: コミュニティは、非ダイレクトなソーシャルネットワークの基本的で批判的な特徴である。
本稿では,新しいConstraints Fusionによる対称非負行列分解モデルを提案する。
これは、高精度なコミュニティ検出結果を達成する上で、最先端のモデルよりも大幅に優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.573829734173933
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Community is a fundamental and critical characteristic of an undirected
social network, making community detection be a vital yet thorny issue in
network representation learning. A symmetric and non-negative matrix
factorization (SNMF) model is frequently adopted to address this issue owing to
its great interpretability and scalability. However, it adopts a single latent
factor matrix to represent an undirected network for precisely representing its
symmetry, which leads to loss of representation learning ability due to the
reduced latent space. Motivated by this discovery, this paper proposes a novel
Constraints Fusion-induced Symmetric Nonnegative Matrix Factorization (CFS)
model that adopts three-fold ideas: a) Representing a target undirected network
with multiple latent factor matrices, thus preserving its representation
learning capacity; b) Incorporating a symmetry-regularizer that preserves the
symmetry of the learnt low-rank approximation to the adjacency matrix into the
loss function, thus making the resultant detector well-aware of the target
network's symmetry; and c) Introducing a graph-regularizer that preserves local
invariance of the network's intrinsic geometry, thus making the achieved
detector well-aware of community structure within the target network.
Extensively empirical studies on eight real-world social networks from
industrial applications demonstrate that the proposed CFS model significantly
outperforms state-of-the-art models in achieving highly-accurate community
detection results.
- Abstract（参考訳）: コミュニティは、無指向のソーシャルネットワークの基本的かつ重要な特徴であり、ネットワーク表現学習において、コミュニティ検出は不可欠であるが、厄介な問題である。
対称性および非負行列分解(SNMF)モデルは、その大きな解釈可能性とスケーラビリティのために、この問題に対処するために頻繁に採用されている。
しかし、その対称性を正確に表わすための無向ネットワークを表現するために単一の潜在因子行列を採用すると、潜在空間が減少することによる表現学習能力が失われる。
この発見に動機づけられた本論文では,3次元のアイデアを取り入れた,新規なConstraints Fusion誘発対称非負行列分解モデルを提案する。
a) 複数の潜在因子行列を有する対象非指向ネットワークを表現し、その表現学習能力を維持すること。
b) 隣接行列への学習された低ランク近似の対称性を損失関数に保存する対称性レギュラライザを組み込むことにより、対象ネットワークの対称性をよく認識する。
c) ネットワークの固有形状の局所的不変性を保ったグラフ正規化器の導入により, 対象ネットワーク内のコミュニティ構造を認識した。
産業応用による実世界の8つのソーシャルネットワークに関する広範囲な実証研究により,提案するcfsモデルは,高度に正確なコミュニティ検出結果を達成する上で,最先端のモデルを大幅に上回っていることが示された。
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