論文の概要: Frustrated Random Walks: A Fast Method to Compute Node Distances on Hypergraphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13054v2
- Date: Fri, 28 Jun 2024 19:18:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-02 15:28:10.120083
- Title: Frustrated Random Walks: A Fast Method to Compute Node Distances on Hypergraphs
- Title（参考訳）: フラストレーションのあるランダムウォーク:ハイパーグラフ上のノード距離を高速に計算する方法
- Authors: Enzhi Li, Scott Nickleach, Bilal Fadlallah,
- Abstract要約: ハイパーグラフ(英: hypergraph)は、実体間の属性共有を考えると自然に現れるグラフの一般化である。
ハイパーグラフ研究におけるオープンな問題は、ハイパーグラフ上のノード距離を正確に効率的に計算する方法である。
我々は,ハイパーグラフノード距離を計算するために,ランダムウォークのヒット時間を用いて提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A hypergraph is a generalization of a graph that arises naturally when attribute-sharing among entities is considered. Compared to graphs, hypergraphs have the distinct advantage that they contain explicit communities and are more convenient to manipulate. An open problem in hypergraph research is how to accurately and efficiently calculate node distances on hypergraphs. Estimating node distances enables us to find a node's nearest neighbors, which has important applications in such areas as recommender system, targeted ads, etc. In this paper, we propose using expected hitting times of random walks to compute hypergraph node distances. We note that simple random walks (SRW) cannot accurately compute node distances on highly complex real-world hypergraphs, which motivates us to introduce frustrated random walks (FRW) for this task. We further benchmark our method against DeepWalk, and show that while the latter can achieve comparable results, FRW has a distinct computational advantage in cases where the number of targets is fairly small. For such cases, we show that FRW runs in significantly shorter time than DeepWalk. Finally, we analyze the time complexity of our method, and show that for large and sparse hypergraphs, the complexity is approximately linear, rendering it superior to the DeepWalk alternative.
- Abstract（参考訳）: ハイパーグラフ(英: hypergraph)は、実体間の属性共有を考えると自然に現れるグラフの一般化である。
グラフと比較すると、ハイパーグラフは明示的なコミュニティを含むという明確な利点があり、操作に便利である。
ハイパーグラフ研究におけるオープンな問題は、ハイパーグラフ上のノード距離を正確に効率的に計算する方法である。
ノード距離を推定することで、リコメンダシステムやターゲット広告などの分野で重要な応用分野を持つノードの隣人を見つけることができる。
本稿では,ハイパーグラフノード距離を計算するために,ランダムウォークのヒット時間を用いて提案する。
簡単なランダムウォーク (SRW) は、非常に複雑な実世界のハイパーグラフ上のノード距離を正確に計算できないので、このタスクにフラストレーション付きランダムウォーク (FRW) を導入する動機がある。
さらに、DeepWalkに対して我々の手法をベンチマークし、後者が同等の結果が得られる一方で、FRWはターゲット数がかなり小さい場合において、計算上の優位性があることを示す。
このような場合、FRWはDeepWalkよりもはるかに短い時間で実行されることを示す。
最後に,本手法の時間的複雑さを解析し,大小のハイパーグラフの場合,その複雑さは概ね線形であり,DeepWalk法よりも優れていることを示す。
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