論文の概要: Mixture of multilayer stochastic block models for multiview clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04682v1
• Date: Tue, 9 Jan 2024 17:15:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 15:14:53.551381
• Title: Mixture of multilayer stochastic block models for multiview clustering
• Title（参考訳）: 多層確率ブロックモデルの混合によるマルチビュークラスタリング
• Authors: Kylliann De Santiago, Marie Szafranski, Christophe Ambroise
• Abstract要約: 本稿では,異なる情報源から得られた複数のクラスタリングを集約する独自の手法を提案する。 モデルパラメータの同定可能性を確立し,これらのパラメータを推定するために変分ベイズEMアルゴリズムを提案する。 この手法は、グローバルな食品取引網の分析に利用され、興味のある構造に繋がる。
• 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: In this work, we propose an original method for aggregating multiple clustering coming from different sources of information. Each partition is encoded by a co-membership matrix between observations. Our approach uses a mixture of multilayer Stochastic Block Models (SBM) to group co-membership matrices with similar information into components and to partition observations into different clusters, taking into account their specificities within the components. The identifiability of the model parameters is established and a variational Bayesian EM algorithm is proposed for the estimation of these parameters. The Bayesian framework allows for selecting an optimal number of clusters and components. The proposed approach is compared using synthetic data with consensus clustering and tensor-based algorithms for community detection in large-scale complex networks. Finally, the method is utilized to analyze global food trading networks, leading to structures of interest.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,異なる情報源から得られた複数のクラスタリングを集約する手法を提案する。 各分割は観測間の共同メンバー行列によって符号化される。 提案手法では,SBM(Stochastic Block Models)とSBM(Stochastic Block Models)の混合を用いて,類似した情報をコンポーネントにグループ化し,観測結果を異なるクラスタに分割する。 モデルパラメータの同定可能性を確立し,これらのパラメータを推定するために変分ベイズEMアルゴリズムを提案する。 Bayesianフレームワークは最適な数のクラスタとコンポーネントを選択することができる。 提案手法は,大規模複雑ネットワークにおけるコミュニティ検出のための合成データとコンセンサスクラスタリングとテンソルに基づくアルゴリズムを用いて比較した。 最後に、この手法を用いてグローバルな食品取引網を解析し、関心の構造を導いた。

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