論文の概要: Exact Recovery and Bregman Hard Clustering of Node-Attributed Stochastic Block Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19854v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 16:46:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 18:30:34.302551
• Title: Exact Recovery and Bregman Hard Clustering of Node-Attributed Stochastic Block Model
• Title（参考訳）: Node-Attributed Stochastic Block Modelの厳密な回復とブレグマンハードクラスタリング
• Authors: Maximilien Dreveton, Felipe S. Fernandes, Daniel R. Figueiredo
• Abstract要約: 本稿では,コミュニティラベルの正確な回復のための情報理論的基準を提案する。 ネットワークと属性情報をどのように交換して正確なリカバリを行うかを示す。 また、共同確率を最大化する反復的クラスタリングアルゴリズムも提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16385815610837165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Network clustering tackles the problem of identifying sets of nodes (communities) that have similar connection patterns. However, in many scenarios, nodes also have attributes that are correlated with the clustering structure. Thus, network information (edges) and node information (attributes) can be jointly leveraged to design high-performance clustering algorithms. Under a general model for the network and node attributes, this work establishes an information-theoretic criterion for the exact recovery of community labels and characterizes a phase transition determined by the Chernoff-Hellinger divergence of the model. The criterion shows how network and attribute information can be exchanged in order to have exact recovery (e.g., more reliable network information requires less reliable attribute information). This work also presents an iterative clustering algorithm that maximizes the joint likelihood, assuming that the probability distribution of network interactions and node attributes belong to exponential families. This covers a broad range of possible interactions (e.g., edges with weights) and attributes (e.g., non-Gaussian models), as well as sparse networks, while also exploring the connection between exponential families and Bregman divergences. Extensive numerical experiments using synthetic data indicate that the proposed algorithm outperforms classic algorithms that leverage only network or only attribute information as well as state-of-the-art algorithms that also leverage both sources of information. The contributions of this work provide insights into the fundamental limits and practical techniques for inferring community labels on node-attributed networks.
• Abstract（参考訳）: ネットワーククラスタリングは、同様の接続パターンを持つノード(コミュニティ)の集合を特定する問題に取り組む。 しかし、多くのシナリオでは、ノードはクラスタリング構造と相関する属性も持っている。 これにより、ネットワーク情報(エッジ)とノード情報(属性)を併用して高性能クラスタリングアルゴリズムを設計できる。 ネットワークとノード属性の一般的なモデルの下で、この研究はコミュニティラベルの正確な回復のための情報理論的な基準を確立し、モデルのチャーノフ・ヘルリンガー分岐によって決定される位相遷移を特徴付ける。 この基準は、正確な回復を得るためにネットワークと属性情報を交換する方法を示している(例えば、より信頼性の高いネットワーク情報は信頼性の低い属性情報を必要とする)。 また,ネットワークインタラクションの確率分布とノード属性が指数関数族に属することを仮定して,協調確率を最大化する反復クラスタリングアルゴリズムを提案する。 これは広い範囲の相互作用(例えば、重み付きエッジ)と属性(例えば、非ガウスモデル)とスパースネットワークをカバーし、指数関数族とブレグマン発散との接続を探索する。 合成データを用いた大規模な数値実験により、提案アルゴリズムは、ネットワーク情報や属性情報のみを利用する古典的アルゴリズムと、両方の情報源を利用する最先端のアルゴリズムより優れていることを示す。 この研究の貢献は、ノード分散ネットワーク上でコミュニティラベルを推測するための基本的な限界と実践的テクニックに関する洞察を提供する。

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