論文の概要: Modularity Based Community Detection in Hypergraphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17556v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 13:49:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 13:11:55.533433
• Title: Modularity Based Community Detection in Hypergraphs
• Title（参考訳）: ハイパーグラフにおけるモジュール性に基づくコミュニティ検出
• Authors: Bogumił Kamiński, Paweł Misiorek, Paweł Prałat, François Théberge,
• Abstract要約: ハイパーグラフモジュラリティ関数h-Louvainを用いたスケーラブルなコミュニティ検出アルゴリズムを提案する。 これは、ハイパーグラフの文脈における古典的なルーヴァンアルゴリズムの適応である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4999444543328293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a scalable community detection algorithm using hypergraph modularity function, h-Louvain. It is an adaptation of the classical Louvain algorithm in the context of hypergraphs. We observe that a direct application of the Louvain algorithm to optimize the hypergraph modularity function often fails to find meaningful communities. We propose a solution to this issue by adjusting the initial stage of the algorithm via carefully and dynamically tuned linear combination of the graph modularity function of the corresponding two-section graph and the desired hypergraph modularity function. The process is guided by Bayesian optimization of the hyper-parameters of the proposed procedure. Various experiments on synthetic as well as real-world networks are performed showing that this process yields improved results in various regimes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハイパーグラフモジュラリティ関数h-Louvainを用いたスケーラブルなコミュニティ検出アルゴリズムを提案する。 これは、ハイパーグラフの文脈における古典的なルーヴァンアルゴリズムの適応である。 ハイパーグラフのモジュラリティ関数を最適化するためのルービンアルゴリズムの直接的な応用は、しばしば意味のあるコミュニティを見つけるのに失敗する。 本稿では,対応する2区間グラフのグラフモジュラリティ関数と所望のハイパーグラフモジュラリティ関数の線形結合を慎重に動的に調整することで,アルゴリズムの初期段階を調整し,この問題に対する解決策を提案する。 このプロセスは,提案手法のハイパーパラメータのベイズ最適化によって導かれる。 合成および実世界のネットワークに関する様々な実験を行い、このプロセスは様々な状況において改善された結果をもたらすことを示した。

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