論文の概要: Expander Hierarchies for Normalized Cuts on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14111v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 08:50:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 14:40:46.103850
• Title: Expander Hierarchies for Normalized Cuts on Graphs
• Title（参考訳）: グラフ上の正規化カットのためのExpander Hierarchies
• Authors: Kathrin Hanauer, Monika Henzinger, Robin Münk, Harald Räcke, Maximilian Vötsch,
• Abstract要約: 本稿では,拡張器の分解とその階層を計算するためのアルゴリズムについて紹介する。 様々な大きなグラフに対する実験により、この拡張器に基づくアルゴリズムは正規化カットに対する最先端の解法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3385430106181184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Expander decompositions of graphs have significantly advanced the understanding of many classical graph problems and led to numerous fundamental theoretical results. However, their adoption in practice has been hindered due to their inherent intricacies and large hidden factors in their asymptotic running times. Here, we introduce the first practically efficient algorithm for computing expander decompositions and their hierarchies and demonstrate its effectiveness and utility by incorporating it as the core component in a novel solver for the normalized cut graph clustering objective. Our extensive experiments on a variety of large graphs show that our expander-based algorithm outperforms state-of-the-art solvers for normalized cut with respect to solution quality by a large margin on a variety of graph classes such as citation, e-mail, and social networks or web graphs while remaining competitive in running time.
• Abstract（参考訳）: グラフのエクスパンダー分解は多くの古典的なグラフ問題に対する理解を著しく前進させ、多くの基本的な理論的結果をもたらした。 しかし、彼らの実践における採用は、彼らの固有の複雑さと、彼らの漸近期における大きな隠れた要因のために妨げられている。 本稿では,拡張器の分解とその階層を計算するための最初の実用的なアルゴリズムを紹介し,正規化されたグラフクラスタリング目的の新たな解法において,それをコアコンポーネントとして組み込むことにより,その有効性と有用性を実証する。 各種大規模グラフに対する広範な実験により,我々の拡張アルゴリズムは,実行時の競争力を維持しながら,引用,電子メール,ソーシャルネットワーク,Webグラフなど,さまざまなグラフクラスに対して,ソリューション品質に対する正規化解法よりも大きなマージンで,正規化解法よりも優れていることが示された。

関連論文リスト

• Faster Inference Time for GNNs using coarsening [1.323700980948722]
  粗い手法はグラフを小さくするために使われ、計算が高速化される。 これまでの調査では、推論中にコストに対処できなかった。 本稿では, サブグラフベース手法によるGNNのスケーラビリティ向上のための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T06:27:24Z)
• NodeFormer: A Scalable Graph Structure Learning Transformer for Node Classification [70.51126383984555]
  本稿では,任意のノード間のノード信号を効率的に伝搬する全ペアメッセージパッシング方式を提案する。 効率的な計算は、カーナライズされたGumbel-Softmax演算子によって実現される。 グラフ上のノード分類を含む様々なタスクにおいて,本手法の有望な有効性を示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T09:21:15Z)
• One-step Bipartite Graph Cut: A Normalized Formulation and Its Application to Scalable Subspace Clustering [56.81492360414741]
  両部グラフの1ステップ正規化カットを、特に線形時間複雑性で実施する方法を示す。 本稿では、まず、正規化制約付き一段階二分グラフカット基準を特徴付けるとともに、そのトレース問題に対する等価性を理論的に証明する。 このカット基準を、適応アンカー学習、二部グラフ学習、一段階正規化二部グラフ分割を同時にモデル化するスケーラブルなサブスペースクラスタリングアプローチに拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T11:27:20Z)
• K-Core Decomposition on Super Large Graphs with Limited Resources [17.71064869466004]
  近年、グラフの規模は急速に拡大しており、特に工業環境では顕著である。 大規模グラフにKコア分解を適用することは、学者や業界からますます注目を集めている。 そこで本研究では,分散Kコア分解アルゴリズム上での分割・対数戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-26T04:34:11Z)
• Graph-wise Common Latent Factor Extraction for Unsupervised Graph Representation Learning [40.70562886682939]
  我々は、教師なしグラフ表現学習のための新しい原則を提案する:グラフワイド共通潜在因子抽出(GCFX) GCFXは入力グラフから一般的な潜伏因子を明示的に抽出し、現在の最先端のタスクで改善された結果を達成する。 広範囲な実験と分析により,GCFXは個々のノードや周辺地域の局所的な変動による障害を軽減するため,グラフレベルのタスクに有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T12:22:49Z)
• Effective and Efficient Graph Learning for Multi-view Clustering [173.8313827799077]
  マルチビュークラスタリングのための効率的かつ効率的なグラフ学習モデルを提案する。 本手法はテンソルシャッテンp-ノルムの最小化により異なるビューのグラフ間のビュー類似性を利用する。 提案アルゴリズムは時間経済であり,安定した結果を得るとともに,データサイズによく対応している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-15T13:14:28Z)
• Multilayer Graph Clustering with Optimized Node Embedding [70.1053472751897]
  多層グラフクラスタリングは、グラフノードをカテゴリまたはコミュニティに分割することを目指しています。 与えられた多層グラフの層をクラスタリングに親しみやすい埋め込みを提案する。 実験の結果,本手法は著しい改善をもたらすことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T17:36:40Z)
• Graph Coarsening with Neural Networks [8.407217618651536]
  本稿では、粗いアルゴリズムの品質を測定するためのフレームワークを提案し、目標に応じて、粗いグラフ上のLaplace演算子を慎重に選択する必要があることを示す。 粗いグラフに対する現在のエッジウェイト選択が準最適である可能性が示唆され、グラフニューラルネットワークを用いて重み付けマップをパラメータ化し、教師なし方法で粗い品質を改善するよう訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-02T06:50:07Z)
• Multilayer Clustered Graph Learning [66.94201299553336]
  我々は、観測された層を代表グラフに適切に集約するために、データ忠実度用語として対照的な損失を用いる。 実験により,本手法がクラスタクラスタw.r.tに繋がることが示された。 クラスタリング問題を解くためのクラスタリングアルゴリズムを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T09:58:02Z)
• Towards Deeper Graph Neural Networks [63.46470695525957]
  グラフ畳み込みは近傍の集約を行い、最も重要なグラフ操作の1つである。 いくつかの最近の研究で、この性能劣化は過度に滑らかな問題に起因している。 本研究では,大きな受容領域からの情報を適応的に組み込むディープ適応グラフニューラルネットワーク(DAGNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-18T01:11:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。