符号付きグラフ上の正確なコミュニティ回復【JST・京大機械翻訳】

Wang Xiaolu; Wang Peng; So Anthony Man-Cho

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210320269511 整理番号：22P0294867

符号付きグラフ上の正確なコミュニティ回復【JST・京大機械翻訳】

Exact Community Recovery over Signed Graphs

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発行年： 2022年02月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月22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)

サイングラフは,正と負のエッジを有する異なるエンティティの間で類似性と非類似性関係をコード化する。本論文では,2つの等しいサイズのコミュニティを持つ符号付き確率的ブロックモデル(SSBM)によって生成された署名グラフ上のコミュニティ回復の問題を研究した。この手法はSSBMの最大尤度推定(MLE)に基づいている。多くの既存の手法とは異なり,著者らの定式化は,符号付きグラフの正と負のエッジが不等に処理されるべきであることを明らかにした。次に正則化MLEを解くための簡単な2段階反復アルゴリズムを提案した。対数度領域において,提案アルゴリズムは,情報理論的限界において,ほぼ線形時間で根底にあるコミュニティを正確に回復できることを示した。合成データと実データの両方に関する数値結果を報告し,理論的開発を検証し補完し,提案した方法の有効性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

グラフ理論基礎 , 人工知能

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