論文の概要: Inference and Visualization of Community Structure in Attributed Hypergraphs Using Mixed-Membership Stochastic Block Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00688v2
• Date: Sun, 04 May 2025 16:33:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:34.902622
• Title: Inference and Visualization of Community Structure in Attributed Hypergraphs Using Mixed-Membership Stochastic Block Models
• Title（参考訳）: Mixed-Membership Stochastic Block Model を用いた分布ハイパーグラフのコミュニティ構造の推定と可視化
• Authors: Kazuki Nakajima, Takeaki Uno,
• Abstract要約: 本稿では,ハイパーグラフの混合メンバーシップブロックモデルと次元削減手法を組み合わせたHyperNEOを提案する。 提案手法は,ノードのコミュニティメンバシップを多く保持するノードレイアウトを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8237889121096034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hypergraphs represent complex systems involving interactions among more than two entities and allow the investigation of higher-order structure and dynamics in complex systems. Node attribute data, which often accompanies network data, can enhance the inference of community structure in complex systems. While mixed-membership stochastic block models have been employed to infer community structure in hypergraphs, they complicate the visualization and interpretation of inferred community structure by assuming that nodes may possess soft community memberships. In this study, we propose a framework, HyperNEO, that combines mixed-membership stochastic block models for hypergraphs with dimensionality reduction methods. Our approach generates a node layout that largely preserves the community memberships of nodes. We evaluate our framework on both synthetic and empirical hypergraphs with node attributes. We expect our framework will broaden the investigation and understanding of higher-order community structure in complex systems.
• Abstract（参考訳）: ハイパーグラフは、2つ以上のエンティティ間の相互作用を含む複雑なシステムを表し、複雑なシステムにおける高次構造と力学の研究を可能にする。 ノード属性データは、ネットワークデータに付随することが多いが、複雑なシステムにおけるコミュニティ構造の推論を強化することができる。 混合構成確率ブロックモデルを用いてハイパーグラフのコミュニティ構造を推定する一方で、ノードがソフトなコミュニティメンバーシップを持つ可能性があると仮定して、推測されたコミュニティ構造の可視化と解釈を複雑化する。 本研究では,ハイパーグラフの混合構成確率ブロックモデルと次元還元法を組み合わせたHyperNEOを提案する。 提案手法は,ノードのコミュニティメンバシップを多く保持するノードレイアウトを生成する。 ノード属性を持つ合成ハイパーグラフと経験的ハイパーグラフの両方について,本フレームワークの評価を行った。 我々は,複雑なシステムにおける高次コミュニティ構造の調査と理解の拡大を期待する。

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