論文の概要: Spectral Clustering for Directed Graphs via Likelihood Estimation on Stochastic Block Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19516v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 17:00:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:08.849362
• Title: Spectral Clustering for Directed Graphs via Likelihood Estimation on Stochastic Block Models
• Title（参考訳）: 確率ブロックモデルに基づく近似推定による直接グラフのスペクトルクラスタリング
• Authors: Ning Zhang, Xiaowen Dong, Mihai Cucuringu,
• Abstract要約: ブロックモデルに対する統計的推測を利用して、有向グラフに対するスペクトルクラスタリングアルゴリズムの開発を導く。 我々は、スペクトル緩和の誤クラスタリング誤差に関する理論上界を確立し、この緩和に基づいて、有向グラフに対する新しい自己適応スペクトルクラスタリング法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.421702511126373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph clustering is a fundamental task in unsupervised learning with broad real-world applications. While spectral clustering methods for undirected graphs are well-established and guided by a minimum cut optimization consensus, their extension to directed graphs remains relatively underexplored due to the additional complexity introduced by edge directions. In this paper, we leverage statistical inference on stochastic block models to guide the development of a spectral clustering algorithm for directed graphs. Specifically, we study the maximum likelihood estimation under a widely used directed stochastic block model, and derive a global objective function that aligns with the underlying community structure. We further establish a theoretical upper bound on the misclustering error of its spectral relaxation, and based on this relaxation, introduce a novel, self-adaptive spectral clustering method for directed graphs. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate significant performance gains over existing baselines.
• Abstract（参考訳）: グラフクラスタリングは、広い現実世界のアプリケーションで教師なし学習を行う上で、基本的なタスクである。 無向グラフのスペクトルクラスタリング法は、最小カット最適化のコンセンサスによって十分に確立され、ガイドされているが、エッジ方向によってもたらされる複雑さにより、有向グラフへの拡張は比較的未探索のままである。 本稿では,確率ブロックモデルに対する統計的推測を利用して,有向グラフに対するスペクトルクラスタリングアルゴリズムの開発を導く。 具体的には、広く使われている有向確率ブロックモデルに基づいて最大推定を行い、基礎となるコミュニティ構造と整合する大域的目的関数を導出する。 さらに、スペクトル緩和の誤クラスタリング誤差に関する理論上界を確立し、この緩和に基づいて、有向グラフに対する新しい自己適応スペクトルクラスタリング法を導入する。 合成および実世界のデータセットに関する大規模な実験は、既存のベースラインよりも大きなパフォーマンス向上を示している。

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