基于子采样半定规划的社区检测
最优化与控制
2022-05-11 v3 概率论
机器学习
摘要
半定规划是解决数据科学与信号处理中若干问题的的重要工具，包括聚类和社区检测。然而，半定规划在实践中往往速度较慢，因此常考虑诸如草图化等加速技术。在随机块模型的社区检测背景下，Mixon 和 Xie \cite{mixon2020sketching} 最近提出了一种草图化框架，其中半定规划仅在网络的子采样子图上求解，从而显著节省计算量。在这篇短文中，我们针对 Mixon 和 Xie 关于具有两个平衡社区的随机块模型中该技术的统计极限的一个猜想，给出了肯定的回答。
引用
@article{arxiv.2102.01419,
title = {Community Detection with a Subsampled Semidefinite Program},
author = {Pedro Abdalla and Afonso S. Bandeira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.01419},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 0 figures