論文の概要: Optimal Transport for Network Comparison: A Review with Machine Learning Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.27500v1
• Date: Thu, 27 Aug 2026 02:13:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-31 17:16:04.085323
• Title: Optimal Transport for Network Comparison: A Review with Machine Learning Applications
• Title（参考訳）: ネットワーク比較のための最適トランスポート:機械学習アプリケーションによるレビュー
• Abstract要約: 3つの一次距離を用いた非方向の非重み付きグラフの最適輸送の比較を示す。 フルスペクトル分解をバイパスするためにラプラシアンスペクトルを用いた境界を導出する。 クラスタリングのための合成ネットワークデータセットと、異常検出のための実世界の時系列ネットワークを用いて、これらの距離を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Network comparison using optimal transport is a growing area of research in network science. Unlike standard graph metrics, optimal transport computes both network dissimilarity and a transport plan that explains how one graph morphs into another. In this paper, we review how optimal transport compares undirected, unweighted graphs using three primary distances: the Wasserstein, Gromov-Wasserstein, and Bures-Wasserstein distances. We examine the closed form of the Wasserstein distance in one dimension via node feature probability distributions, and show how the transport plans of the Wasserstein and Gromov-Wasserstein distances capture which specific nodes influence the distance after graph perturbation. For the Bures-Wasserstein distance, we derive bounds using Laplacian spectra to bypass full spectral decompositions. Finally, we evaluate these distances using a synthetic network dataset for clustering and a real-world time series network for anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 最適輸送を用いたネットワーク比較は、ネットワーク科学における研究領域の増大である。 標準的なグラフメトリクスとは異なり、最適なトランスポートは、ネットワークの相似性と、あるグラフが別のグラフにどのように変化するかを説明するトランスポート計画の両方を計算する。 本稿では,ワッサーシュタイン距離,グロモフ・ワッサーシュタイン距離,ブレス=ワッサーシュタイン距離の3つの一次距離を用いて,最適輸送が非方向の非重み付きグラフと比較する。 ノード特徴確率分布を用いて1次元におけるワッサーシュタイン距離の閉形式を検証し、ワッサーシュタイン距離とグロモフ-ワッサーシュタイン距離の輸送計画がグラフ摂動後の距離にどのような影響があるかを示す。 ビュール=ヴァッサーシュタイン距離については、ラプラシアンスペクトルを用いて完全なスペクトル分解をバイパスする境界を導出する。 最後に、クラスタリングのための合成ネットワークデータセットと、異常検出のための実世界の時系列ネットワークを用いて、これらの距離を評価する。

関連論文リスト

• Fast Estimation of Wasserstein Distances via Regression on Sliced Wasserstein Distances [70.94157767200342]
  本稿では,スライスされたワッサーシュタイン距離の回帰に基づく高速推定法を提案する。 少数の分布対から正確なモデルを学習できることが示される。 我々の手法は、最先端のワッサーシュタイン埋め込みモデルであるワッサーシュタインワームホールよりも、ワッサーシュタイン距離の近似が常に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-24T19:30:53Z)
• All You Need is Resistance: On the Equivalence of Effective Resistance and Certain Optimal Transport Problems on Graphs [48.84819106277247]
  我々は、グラフ上の効果的な抵抗と最適輸送は、最大$p$を選択するまで、一つと同じものとして理解されるべきであると主張する。 最適停止時間とグラフ上のランダムウォーク,グラフソボレフ空間,ベナモ・ブレニエ型式に対する2ドルベックマン距離の明示的な接続を示す。 本稿では、ワッサーシュタイン距離が計算ボトルネックを引き起こす可能性のあるこれらの指標のさらなる利用法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T17:50:52Z)
• Stereographic Spherical Sliced Wasserstein Distances [9.605542733966201]
  立体射影と一般化ラドン変換を用いて球面測度を比較するための高速かつ並列化可能な距離を導入する。 本稿では,提案手法の性能評価を行い,速度と精度の両面で最近の基準値と比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T05:03:06Z)
• Point Cloud Classification via Deep Set Linearized Optimal Transport [51.99765487172328]
  我々は,点雲をL2-$spaceに効率的に同時埋め込むアルゴリズムであるDeep Set Linearized Optimal Transportを紹介した。 この埋め込みはワッサーシュタイン空間内の特定の低次元構造を保持し、点雲の様々なクラスを区別する分類器を構成する。 我々は,有限個のラベル付き点雲を持つフローデータセットの実験を通じて,標準的な深層集合アプローチに対するアルゴリズムの利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T23:26:33Z)
• Federated Wasserstein Distance [16.892296712204597]
  本稿では、2つの分布間のワッサーシュタイン距離を連合的に計算する原理的方法を紹介する。 中央のエンティティ/サーバが計算をオーケストレーションしている間に、異なるデバイス/クライアントに格納および保持されている2つのサンプル間のWasserstein距離を推定する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T11:30:50Z)
• Exploiting Edge Features in Graphs with Fused Network Gromov-Wasserstein Distance [18.522233517515975]
  ノードとエッジが特徴を持つグラフを比較するために,Gromov-Wasserstein距離の拡張を導入する。 入力空間または出力空間でグラフが発生する学習タスクにおいて、新しい距離の有効性を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T17:05:03Z)
• Optimal transport distances for directed, weighted graphs: a case study with cell-cell communication networks [5.079602839359521]
  最適輸送の変種に基づく有向グラフを比較するための2つの距離測度を提案する。 これら2つの距離を評価し、シミュレーショングラフデータと実世界指向セル通信グラフの両方に対して、それらの相対的性能について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T15:36:39Z)
• Fast Optimal Transport through Sliced Wasserstein Generalized Geodesics [14.259614797710224]
  min-SWGGは2つの入力分布の最適1次元投影に基づく2乗WDのプロキシである。 min-SWGG は WD の上界であり、Sliced-Wasserstein と同様の複雑性を持つことを示す。 実証的な証拠は、様々な文脈におけるmin-SWGGの利点を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-04T15:20:41Z)
• Unveiling the Sampling Density in Non-Uniform Geometric Graphs [69.93864101024639]
  グラフを幾何学グラフとみなす: ノードは基礎となる計量空間からランダムにサンプリングされ、その距離が指定された近傍半径以下であれば任意のノードが接続される。 ソーシャルネットワークでは、コミュニティは密集したサンプル領域としてモデル化でき、ハブはより大きな近傍半径を持つノードとしてモデル化できる。 我々は,未知のサンプリング密度を自己監督的に推定する手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-15T08:01:08Z)
• FGOT: Graph Distances based on Filters and Optimal Transport [62.779521543654134]
  グラフ比較は、グラフ間の類似点と相違点の識別を扱う。 大きな障害は、グラフの未知のアライメントと、正確で安価な比較指標の欠如である。 本研究では,フィルタグラフ距離近似を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-09T17:43:07Z)
• Fast and Scalable Optimal Transport for Brain Tractograms [4.610968512889579]
  線形メモリフットプリント上での正規化最適輸送問題を解くための新しいマルチスケールアルゴリズムを提案する。 本手法は, ファイバー束やトラック密度マップとしてモデル化された脳幹図に対して有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T13:28:41Z)
• Learning High Dimensional Wasserstein Geodesics [55.086626708837635]
  高次元の2つの確率分布の間のワッサーシュタイン測地線を計算するための新しい定式化と学習戦略を提案する。 ラグランジュ乗算器の手法を最適輸送(OT)問題の動的定式化に適用することにより、サドル点がワッサーシュタイン測地線であるミニマックス問題を導出する。 次に、深層ニューラルネットワークによる関数のパラメータ化を行い、トレーニングのためのサンプルベースの双方向学習アルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-05T04:25:28Z)
• Max-Sliced Wasserstein Distance and its use for GANs [55.09958914575673]
  GAN(Generative Adversarial Nets)と変分自動エンコーダは,我々の分散モデリング機能を大幅に改善した。 距離測定値のサンプルの複雑さは, GANトレーニングに影響を与える要因の1つとして残されている。 提案手法は,高次元画像から256x256までのGANを簡易に訓練するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-04-11T17:59:57Z)

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。