論文の概要: A Dual Adaptive Assignment Approach for Robust Graph-Based Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21745v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 05:18:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:39:07.370370
• Title: A Dual Adaptive Assignment Approach for Robust Graph-Based Clustering
• Title（参考訳）: ロバストグラフクラスタリングのための二重適応アサインメントアプローチ
• Authors: Yang Xiang, Li Fan, Tulika Saha, Yushan Pan, Haiyang Zhang, Chengtao Ji,
• Abstract要約: 我々は、ロバストグラフベースクラスタリング(RDSA)のためのDual Adaptive Assignment Approachと呼ばれる新しいフレームワークを導入する。 RDSAは3つの主要なコンポーネントから構成される: (i) グラフのトポロジ的特徴とノード属性を効果的に統合するノード埋め込みモジュール、 (ii) ノード割り当てに親和性行列を利用することでグラフモジュラリティを改善する構造ベースのソフトアサインモジュール、 (iii) コミュニティランドマークを識別し、モデルの堅牢性を高めるためにノード割り当てを洗練させるノードベースのソフトアサインモジュール。 この結果から,RDSAはクラスタリングの有効性やロバスト性,適応性など,グラフの種類によって堅牢なクラスタリングを実現していることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.548297224070076
• License:
• Abstract: Graph clustering is an essential aspect of network analysis that involves grouping nodes into separate clusters. Recent developments in deep learning have resulted in advanced deep graph clustering techniques, which have proven effective in many applications. Nonetheless, these methods often encounter difficulties when dealing with the complexities of real-world graphs, particularly in the presence of noisy edges. Additionally, many denoising graph clustering strategies tend to suffer from lower performance compared to their non-denoised counterparts, training instability, and challenges in scaling to large datasets. To tackle these issues, we introduce a new framework called the Dual Adaptive Assignment Approach for Robust Graph-Based Clustering (RDSA). RDSA consists of three key components: (i) a node embedding module that effectively integrates the graph's topological features and node attributes; (ii) a structure-based soft assignment module that improves graph modularity by utilizing an affinity matrix for node assignments; and (iii) a node-based soft assignment module that identifies community landmarks and refines node assignments to enhance the model's robustness. We assess RDSA on various real-world datasets, demonstrating its superior performance relative to existing state-of-the-art methods. Our findings indicate that RDSA provides robust clustering across different graph types, excelling in clustering effectiveness and robustness, including adaptability to noise, stability, and scalability.
• Abstract（参考訳）: グラフクラスタリングは、ノードを別々のクラスタにグループ化する、ネットワーク分析の重要な側面である。 ディープラーニングの最近の進歩は、高度なディープグラフクラスタリング技術をもたらし、多くのアプリケーションで有効であることが証明されている。 しかしながら、これらの手法は実世界のグラフの複雑さ、特にノイズの多いエッジの存在を扱う際にしばしば困難に直面する。 さらに、多くのグラフクラスタリング戦略は、非デノベートなクラスタに比べてパフォーマンスが低下する傾向にあり、トレーニングの不安定性、大規模なデータセットへのスケーリングにおける課題がある。 これらの問題に対処するために、ロバストグラフベースのクラスタリングのためのデュアル適応アサインメントアプローチ(RDSA)という新しいフレームワークを導入する。 RDSAは3つのキーコンポーネントから構成される。 i) グラフのトポロジ的特徴とノード属性を効果的に統合するノード埋め込みモジュール。 (II)ノード割り当ての親和性行列を利用してグラフモジュラリティを改善する構造ベースのソフトアサインモジュール (iii) モデルの堅牢性を高めるために,コミュニティランドマークを特定し,ノード割り当てを洗練するノードベースのソフトアサインモジュール。 我々はRDSAを実世界の様々なデータセットで評価し、既存の最先端手法と比較して優れた性能を示す。 この結果から,RDSAは様々なグラフタイプにまたがるロバストなクラスタリングを提供し,クラスタリングの有効性とロバスト性に優れ,ノイズへの適応性,安定性,スケーラビリティなどを実現していることがわかった。

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