論文の概要: Effective Clustering on Large Attributed Bipartite Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11922v1
- Date: Mon, 20 May 2024 09:58:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 13:34:30.807018
- Title: Effective Clustering on Large Attributed Bipartite Graphs
- Title（参考訳）: 大規模分散二部グラフの効率的なクラスタリング
- Authors: Renchi Yang, Yidu Wu, Xiaoyang Lin, Qichen Wang, Tsz Nam Chan, Jieming Shi,
- Abstract要約: 分散二部グラフ(ABG)は、2つの異種ノード間の相互作用を記述するための表現型データモデルである。
このようなグラフに設定された対象ノードを(k-ABGCと呼ばれる) k 個の非連結クラスタに分割すると、様々な領域で広く使われるようになる。
しかし、k-ABGCに対する既存の解のほとんどは、属性情報を見渡すか、二部グラフ構造を正確に捉えないかのいずれかである。
我々は,複数の実データセット上でのスーパーブクラスタリング性能を実現する,k-ABGCの効率的かつ効率的なアプローチであるTPOを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.701751248623863
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Attributed bipartite graphs (ABGs) are an expressive data model for describing the interactions between two sets of heterogeneous nodes that are associated with rich attributes, such as customer-product purchase networks and author-paper authorship graphs. Partitioning the target node set in such graphs into k disjoint clusters (referred to as k-ABGC) finds widespread use in various domains, including social network analysis, recommendation systems, information retrieval, and bioinformatics. However, the majority of existing solutions towards k-ABGC either overlook attribute information or fail to capture bipartite graph structures accurately, engendering severely compromised result quality. The severity of these issues is accentuated in real ABGs, which often encompass millions of nodes and a sheer volume of attribute data, rendering effective k-ABGC over such graphs highly challenging. In this paper, we propose TPO, an effective and efficient approach to k-ABGC that achieves superb clustering performance on multiple real datasets. TPO obtains high clustering quality through two major contributions: (i) a novel formulation and transformation of the k-ABGC problem based on multi-scale attribute affinity specialized for capturing attribute affinities between nodes with the consideration of their multi-hop connections in ABGs, and (ii) a highly efficient solver that includes a suite of carefully-crafted optimizations for sidestepping explicit affinity matrix construction and facilitating faster convergence. Extensive experiments, comparing TPO against 19 baselines over 5 real ABGs, showcase the superior clustering quality of TPO measured against ground-truth labels. Moreover, compared to the state of the arts, TPO is often more than 40x faster over both small and large ABGs.
- Abstract（参考訳）: 分散二部グラフ(ABG)は、顧客-商品購入ネットワークや著者-紙の著者間グラフなど、豊富な属性に関連付けられた2組の異種ノード間の相互作用を記述するための表現力のあるデータモデルである。
このようなグラフにセットされたターゲットノードを(k-ABGCと呼ばれる)非結合クラスタに分割すると、ソーシャルネットワーク分析、レコメンデーションシステム、情報検索、バイオインフォマティクスなど、様々な領域で広く利用される。
しかし、k-ABGCに対する既存のソリューションの大半は属性情報を見落としているか、二部グラフ構造を正確に捉えていないかのいずれかであり、非常に妥協された結果の品質を損なう。
これらの問題の重大さは、数百万のノードと大量の属性データを含む実際のABGでアクセント化され、そのようなグラフ上で有効なk-ABGCをレンダリングする。
本稿では,複数の実データセット上でのスーパーブクラスタリング性能を実現する,k-ABGCの効率的かつ効率的なアプローチであるTPOを提案する。
TPOは2つの主要な貢献を通じて高いクラスタリング品質を得る。
i) ABGにおけるマルチホップ接続を考慮したノード間の属性親和性獲得に特化したマルチスケール属性親和性に基づくk-ABGC問題の新たな定式化と変換
(II) 明確な親和性行列の構成をサイドステッピングし、より高速な収束を容易にするために、慎重に設計された最適化を含む高効率な解法。
5つの実ABGに対してTPOと19の基線を比較した大規模な実験では、TPOが地上トルスラベルに対して測定された優れたクラスタリング品質を示した。
さらに、最先端技術と比較して、TPOは小さなABGと大きなABGのどちらよりも40倍以上高速であることが多い。
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