論文の概要: Network Embedding Using Sparse Approximations of Random Walks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13663v1
- Date: Fri, 25 Aug 2023 20:35:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 19:57:04.668190
- Title: Network Embedding Using Sparse Approximations of Random Walks
- Title（参考訳）: ランダムウォークのスパース近似を用いたネットワーク埋め込み
- Authors: Paula Mercurio and Di Liu
- Abstract要約: 本稿では,拡散ウェーブレットアルゴリズムの修正版により得られたネットワーク上での拡散過程のスパース近似を用いて,通勤時間に基づくネットワーク埋め込みの効率的な数値的実装を提案する。
本稿では,データクラスタリングとマルチラベル分類における本手法の有効性をいくつかの例で示し,その性能を効率と精度の観点から比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.676713226382288
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose an efficient numerical implementation of Network
Embedding based on commute times, using sparse approximation of a diffusion
process on the network obtained by a modified version of the diffusion wavelet
algorithm. The node embeddings are computed by optimizing the cross entropy
loss via the stochastic gradient descent method with sampling of
low-dimensional representations of green functions. We demonstrate the efficacy
of this method for data clustering and multi-label classification through
several examples, and compare its performance over existing methods in terms of
efficiency and accuracy. Theoretical issues justifying the scheme are also
discussed.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,拡散ウェーブレットアルゴリズムの修正版によって得られたネットワーク上の拡散過程のスパース近似を用いて,通勤時間に基づくネットワーク埋め込みの効率的な数値的実装を提案する。
ノード埋め込みは、グリーン関数の低次元表現をサンプリングして確率勾配降下法によるクロスエントロピー損失を最適化することにより計算される。
本稿では,データクラスタリングとマルチラベル分類における本手法の有効性をいくつかの例で示し,その性能を効率と精度の観点から比較する。
スキームを正当化するための理論的問題についても論じる。
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