Boltzmannマシンによるグラフクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Miasnikof Pierre; Bagherbeik Mohammad; Sheikholeslami Ali

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208355148070 整理番号：22P0299121

Boltzmannマシンによるグラフクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Graph clustering with Boltzmann machines

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発行年： 2022年03月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

グラフクラスタリングは,クラスタと呼ばれる高密度接続集合に頂点をグループ化するプロセスである。この問題に対して,文献から2つの数学的プログラミング定式化を調整した。そのため,クラスタ内密度最大化問題に対する発見的近似を得た。数値解を得るためにBoltzmannマシンヒューリスティックの2つの変動を用いた。ベンチマーク目的で,市販のソルバ,Gurobiを用いて求めた解の品質と計算性能を比較した。また,一般的なLouvainモジュラリティ最大化法を用いて得られたクラスタに対するクラスタリング品質を比較した。著者らの初期結果は,著者らの問題定式化の優位性を明確に実証した。それらはまた,従来の正確なソルバー上のBoltzmannマシンの優位性を確立する。より小さな複合グラフの場合,BoltzmannマシンはGurobiと同じ解を与えるが,解時間は桁低い。より複雑でより複雑なグラフの場合,Gurobiは妥当な時間枠内で意味のある結果を回復するのに失敗した。最後に,著者らのクラスタリング定式化,距離最小化およびK-medoidsの両者が,Louvainアルゴリズムで得られたものに対して,優れた品質のクラスタを生成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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グラフ理論基礎 , 数値計算

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