多样复用网络模型中的稀疏子空间聚类
机器学习
2023-04-26 v2 机器学习
社会与信息网络
摘要
本文考虑 Pensky 与 Wang（2021）引入的多样复用（DIverse MultiPLEx, DIMPLE）网络模型，其中网络的所有层具有相同节点集合并配备随机块模型。此外，所有层可划分为具有相同的社区结构的组，尽管同组中的层可能具有不同的块连接概率矩阵。DIMPLE 模型推广了众多研究所有层具有相同社区结构的多层网络的论文，以及混合多层随机块模型（MMLSBM）——其中同组中的层具有相同的块连接概率矩阵。Pensky 与 Wang（2021）对邻接张量的代理使用了谱聚类，本文则采用稀疏子空间聚类（SSC）来识别具有相同的社区结构的层组。在温和条件下，后者带来层间聚类的强相合性。此外，SSC 可处理比 Pensky 与 Wang（2021）方法大得多的网络，并且非常适于并行计算的应用。
引用
@article{arxiv.2206.07602,
title = {Sparse Subspace Clustering in Diverse Multiplex Network Model},
author = {Majid Noroozi and Marianna Pensky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.07602},
year = {2023}
}
备注
39 pages