論文の概要: HeNCler: Node Clustering in Heterophilous Graphs via Learned Asymmetric Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17050v2
• Date: Tue, 24 Jun 2025 10:34:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.226911
• Title: HeNCler: Node Clustering in Heterophilous Graphs via Learned Asymmetric Similarity
• Title（参考訳）: HeNCler: 学習された非対称類似性による不テロ親和性グラフのノードクラスタリング
• Authors: Sonny Achten, Zander Op de Beeck, Francesco Tonin, Volkan Cevher, Johan A. K. Suykens,
• Abstract要約: HeNClerは、重み付けされたカーネル特異値分解に基づいてクラスタリング固有の目的を最適化することで類似性グラフを学習する。 提案手法は,非対称類似グラフ上でのスペクトルクラスタリングを可能にし,有向グラフと無向グラフの両方に柔軟性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.62389920549271
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clustering nodes in heterophilous graphs is challenging as traditional methods assume that effective clustering is characterized by high intra-cluster and low inter-cluster connectivity. To address this, we introduce HeNCler-a novel approach for Heterophilous Node Clustering. HeNCler learns a similarity graph by optimizing a clustering-specific objective based on weighted kernel singular value decomposition. Our approach enables spectral clustering on an asymmetric similarity graph, providing flexibility for both directed and undirected graphs. By solving the primal problem directly, our method overcomes the computational difficulties of traditional adjacency partitioning-based approaches. Experimental results show that HeNCler significantly improves node clustering performance in heterophilous graph settings, highlighting the advantage of its asymmetric graph-learning framework.
• Abstract（参考訳）: 異種グラフのクラスタリングノードは、クラスタ内の高いクラスタリングとクラスタ間接続の低いクラスタリングを特徴とする従来の手法として難しい。 これを解決するために、HeNCler(Heterophilous Node Clusteringの新しいアプローチ)を紹介します。 HeNClerは、重み付けされたカーネル特異値分解に基づいてクラスタリング固有の目的を最適化することで類似性グラフを学習する。 提案手法は,非対称類似グラフ上でのスペクトルクラスタリングを可能にし,有向グラフと無向グラフの両方に柔軟性を提供する。 本手法は,主問題を直接解くことにより,従来の隣接分割手法の計算困難を克服する。 実験の結果,HeNClerは異種グラフ設定におけるノードクラスタリング性能を著しく改善し,非対称グラフ学習フレームワークの利点を強調した。

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