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Node2vec with weak supervision on community structures
Pattern Recognition Letters ( IF 5.1 ) Pub Date : 2021-07-16 , DOI: 10.1016/j.patrec.2021.06.024
Swarup Chattopadhyay 1 , Debasis Ganguly 2
Affiliation  

Detecting communities or the modular structure of real-life networks (e.g. a social network or a product purchase network) is an important task because the way a network functions is often determined by its communities. Traditional approaches to community detection involve modularity-based algorithms, which generally speaking, construct partitions based on heuristics that seek to maximize the ratio of the edges within the partitions to those between them. On the other hand, node embedding approaches represent each node in a graph as a real-valued vector and is thereby able to transform the problem of community detection in a graph to that of clustering a set of vectors. Existing node embedding approaches are primarily based on, first, initiating random walks from each node to construct a context of a node, and then make the vector representation of a node close to its context. However, standard node embedding approaches do not directly take into account the community structure of a network while constructing the context around each node. To alleviate this, we propose a community structure aware node embedding approach, where we incorporate an initial combinatorial approach-based partition information into the objective function of node embedding. We demonstrate that our proposed combination of the combinatorial and the embedding approaches for community detection outperforms a number of combinatorial-based baselines on a wide range of real-life and synthetic networks of different sizes and densities.



中文翻译:

Node2vec 对社区结构的监督较弱

检测社区或现实生活网络(例如社交网络或产品购买网络)的模块化结构是一项重要任务,因为网络运作的方式通常由其社区决定。传统的社区检测方法涉及基于模块化的算法,一般来说,该算法基于启发式构建分区,以寻求最大化分区内的边与它们之间的边的比率。另一方面,节点嵌入方法将图中的每个节点表示为实值向量,从而能够将图中的社区检测问题转换为对一组向量进行聚类的问题。现有的节点嵌入方法主要基于,首先,从每个节点开始随机游走以构建节点的上下文,然后使节点的向量表示接近其上下文。然而,标准节点嵌入方法在构建每个节点周围的上下文时并没有直接考虑网络的社区结构。为了缓解这种情况,我们提出了一种社区结构感知节点嵌入方法,其中我们将基于初始组合方法的分区信息合并到节点嵌入的目标函数中。我们证明了我们提出的用于社区检测的组合和嵌入方法的组合在各种不同大小和密度的现实生活和合成网络上优于许多基于组合的基线。标准节点嵌入方法在构建每个节点周围的上下文时不直接考虑网络的社区结构。为了缓解这种情况,我们提出了一种社区结构感知节点嵌入方法,其中我们将基于初始组合方法的分区信息合并到节点嵌入的目标函数中。我们证明了我们提出的用于社区检测的组合和嵌入方法的组合在各种不同大小和密度的现实生活和合成网络上优于许多基于组合的基线。标准节点嵌入方法在构建每个节点周围的上下文时不直接考虑网络的社区结构。为了缓解这种情况,我们提出了一种社区结构感知节点嵌入方法,其中我们将基于初始组合方法的分区信息合并到节点嵌入的目标函数中。我们证明了我们提出的用于社区检测的组合和嵌入方法的组合在各种不同大小和密度的现实生活和合成网络上优于许多基于组合的基线。我们将基于初始组合方法的分区信息合并到节点嵌入的目标函数中。我们证明了我们提出的用于社区检测的组合和嵌入方法的组合在各种不同大小和密度的现实生活和合成网络上优于许多基于组合的基线。我们将基于初始组合方法的分区信息合并到节点嵌入的目标函数中。我们证明了我们提出的用于社区检测的组合和嵌入方法的组合在各种不同大小和密度的现实生活和合成网络上优于许多基于组合的基线。

更新日期:2021-07-30
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