論文の概要: Modularity aided consistent attributed graph clustering via coarsening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07128v2
• Date: Sun, 17 Nov 2024 21:05:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:22.527020
• Title: Modularity aided consistent attributed graph clustering via coarsening
• Title（参考訳）: 粗大化による一貫した属性グラフクラスタリングを支援するモジュラリティ
• Authors: Samarth Bhatia, Yukti Makhija, Manoj Kumar, Sandeep Kumar,
• Abstract要約: グラフクラスタリングは、属性付きグラフを分割し、コミュニティを検出するための重要な教師なし学習手法である。 本稿では,ブロックの最大化最小化手法を用いて,対数行列,滑らか性,モジュラリティを組み込んだ損失関数を提案する。 我々のアルゴリズムはグラフニューラルネットワーク(GNN)と変分グラフオートエンコーダ(VGAE)をシームレスに統合し、拡張ノードの特徴を学習し、例外的なクラスタリング性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.522020196906943
• License:
• Abstract: Graph clustering is an important unsupervised learning technique for partitioning graphs with attributes and detecting communities. However, current methods struggle to accurately capture true community structures and intra-cluster relations, be computationally efficient, and identify smaller communities. We address these challenges by integrating coarsening and modularity maximization, effectively leveraging both adjacency and node features to enhance clustering accuracy. We propose a loss function incorporating log-determinant, smoothness, and modularity components using a block majorization-minimization technique, resulting in superior clustering outcomes. The method is theoretically consistent under the Degree-Corrected Stochastic Block Model (DC-SBM), ensuring asymptotic error-free performance and complete label recovery. Our provably convergent and time-efficient algorithm seamlessly integrates with graph neural networks (GNNs) and variational graph autoencoders (VGAEs) to learn enhanced node features and deliver exceptional clustering performance. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate its superiority over existing state-of-the-art methods for both attributed and non-attributed graphs.
• Abstract（参考訳）: グラフクラスタリングは、属性付きグラフを分割し、コミュニティを検出するための重要な教師なし学習手法である。 しかし、現在の手法では、真のコミュニティ構造とクラスタ内関係を正確に把握し、計算効率を上げ、より小さなコミュニティを特定するのに苦労している。 粗大化とモジュラリティの最大化を統合することで、これらの課題に対処し、クラスタリングの精度を高めるために、隣接性とノード機能の両方を効果的に活用する。 本稿では,ブロックの最大化最小化手法を用いて,ログ行列,滑らか度,モジュラリティ成分を組み込んだ損失関数を提案する。 この手法は、DC-SBM(Degree-Corrected Stochastic Block Model)の下で理論的に一貫性があり、漸近的なエラーのない性能と完全なラベル回復を保証する。 提案アルゴリズムはグラフニューラルネットワーク(GNN)と変分グラフオートエンコーダ(VGAE)とシームレスに統合し,拡張ノードの特徴を学習し,異常なクラスタリング性能を実現する。 ベンチマークデータセットの大規模な実験は、属性グラフと非属性グラフの両方に対して、既存の最先端手法よりも優れていることを示す。

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