基于 Grothendieck 不等式的稀疏网络社区发现

Olivier Guédon; Roman Vershynin

基于 Grothendieck 不等式的稀疏网络社区发现

统计理论 2016-12-23 v4 社会与信息网络统计理论

作者: Olivier Guédon , Roman Vershynin

摘要

我们提出了一种简单而灵活的方法来证明随机图上半定优化问题的一致性。该方法基于 Grothendieck 不等式。与该不等式此前导致恒定相对精度的应用不同，我们通过利用随机性实现了任意给定的相对精度。我们以稀疏网络（即具有有界平均度的网络）中的社区发现问题为例说明了该方法。我们表明，即使在此类情形下，各种简单且自然的半定规划也可用于恢复社区结构，其误分类顶点的比例可任意小。该方法具有通用性，可应用于多种网络随机模型和半定规划。

关键词

社区发现稀疏网络 Grothendieck 不等式半定优化随机图一致性

引用

@article{arxiv.1411.4686,
  title  = {Community detection in sparse networks via Grothendieck's inequality},
  author = {Olivier Guédon and Roman Vershynin},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1411.4686},
  year   = {2016}
}

备注

This is the final version, incorporating the referee's comments

基于 Grothendieck 不等式的稀疏网络社区发现

摘要

关键词

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备注

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