論文の概要: Robustness of graph embedding methods for community detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00636v1
• Date: Wed, 1 May 2024 17:04:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 15:07:37.603701
• Title: Robustness of graph embedding methods for community detection
• Title（参考訳）: コミュニティ検出のためのグラフ埋め込み法のロバスト性
• Authors: Zhi-Feng Wei, Pablo Moriano, Ramakrishnan Kannan,
• Abstract要約: 本研究では,ネットワーク摂動面におけるコミュニティ検出のためのグラフ埋め込み手法のロバスト性について検討する。 この研究は、行列因数分解とランダムウォークベースという2つのファミリからの最先端のグラフ埋め込み手法を考察している。 このロバスト性は、ネットワークサイズ、初期コミュニティ分割強度、摂動の種類などの影響を受けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0105431221630563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study investigates the robustness of graph embedding methods for community detection in the face of network perturbations, specifically edge deletions. Graph embedding techniques, which represent nodes as low-dimensional vectors, are widely used for various graph machine learning tasks due to their ability to capture structural properties of networks effectively. However, the impact of perturbations on the performance of these methods remains relatively understudied. The research considers state-of-the-art graph embedding methods from two families: matrix factorization (e.g., LE, LLE, HOPE, M-NMF) and random walk-based (e.g., DeepWalk, LINE, node2vec). Through experiments conducted on both synthetic and real-world networks, the study reveals varying degrees of robustness within each family of graph embedding methods. The robustness is found to be influenced by factors such as network size, initial community partition strength, and the type of perturbation. Notably, node2vec and LLE consistently demonstrate higher robustness for community detection across different scenarios, including networks with degree and community size heterogeneity. These findings highlight the importance of selecting an appropriate graph embedding method based on the specific characteristics of the network and the task at hand, particularly in scenarios where robustness to perturbations is crucial.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ネットワーク摂動面,特にエッジ削除面におけるコミュニティ検出のためのグラフ埋め込み手法のロバスト性について検討する。 ノードを低次元ベクトルとして表現するグラフ埋め込み技術は、ネットワークの構造特性を効果的に捉える能力から、様々なグラフ機械学習タスクに広く利用されている。 しかし, 摂動がこれらの手法の性能に与える影響については, 比較的検討が続けられている。 この研究では、行列分解(eg, LE, LLE, HOPE, M-NMF)とランダムウォークベース(eg, DeepWalk, LINE, node2vec)の2つのファミリーの最先端グラフ埋め込み手法について考察した。 合成ネットワークと実世界のネットワークの両方で実施された実験により、グラフ埋め込み手法のそれぞれのファミリー内で、さまざまな堅牢性を示す。 このロバスト性は、ネットワークサイズ、初期コミュニティ分割強度、摂動の種類などの影響を受けている。 特に node2vec と LLE は,ネットワークの次数やコミュニティサイズの不均一性など,さまざまなシナリオにおけるコミュニティ検出の堅牢性の向上を一貫して示している。 これらの知見は,特に摂動に対するロバスト性が重要であるシナリオにおいて,ネットワークの特性と課題に基づいて適切なグラフ埋め込み手法を選択することの重要性を強調した。

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