GVE-Leiden: Fast Leiden Algorithm for Community Detection in Shared Memory Setting

Kernkonzepte

GVE-Leiden outperforms original Leiden, igraph Leiden, and NetworKit Leiden in community detection speed and quality.

Zusammenfassung

• Community detection is crucial for network analysis.
• The Leiden algorithm improves community identification.
• GVE-Leiden enhances performance on shared memory systems.
• Optimizations include parallel processing and refinement phases.
• Results show significant speedup and improved modularity compared to other implementations.

Statistiken

GVE-Leidenは、元のLeiden、igraph Leiden、およびNetworKit Leidenよりもそれぞれ436倍、104倍、8.2倍速い処理速度を達成しました。
sk-2005グラフで、GVE-Leidenは9.4秒でコミュニティを見つけ、処理速度は403百万エッジ/秒です。

Zitate

Wichtige Erkenntnisse aus

GVE-Leiden

by Subhajit Sah... um arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.13936.pdf

Tiefere Fragen

他のアルゴリズムや手法と比較して、GVE-Leidenの優位性は何ですか

GVE-Leidenは、他のLeidenアルゴリズムや手法と比較していくつかの優位性を持っています。まず、GVE-Leidenは高速な並列処理を実現し、大規模グラフにおけるコミュニティ検出タスクを効率的に行うことができます。例えば、sk-2005グラフでは9.4秒でコミュニティを見つけることができ、403百万エッジ/秒の処理速度を達成しています。さらに、オリジナルのLeidenやigraph Leiden、NetworKit Leidenよりも平均して436倍から8.2倍高速です。また、GVE-Leidenは他の実装と比較してわずか0.3%低いモジュラリティでありながらも高品質なコミュニティを特定する能力を示しています。

共同体検出におけるモジュラリティの向上に寄与する要因は何ですか

共同体検出におけるモジュラリティ向上要因はいくつかあります。まず第一に、「局所移動」と「精製」段階間の追加された最適化プロセスが挙げられます。これにより内部的に切断されたコミュニティや不十分な接続性を改善し、「良好な」コミュニティ特定能力が向上します。さらに、「閾値スケーリング」と「集約許容度」も重要です。「閾値スケーリング」は収束しきった場合でも次回パス用の収束しきった閾値調整を行うことで効率的な探索空間削減が可能です。「集約許容度」は無駄な結合操作回避することで計算時間短縮及び処理効率向上に寄与します。

この研究結果が実世界のネットワーク分析にどのように応用される可能性がありますか

この研究結果は実世界のネットワーク分析に幅広く応用される可能性があります。例えば、SNSデータ解析やウェブトラフィック解析では異常検知やパターン抽出時等有益です。
また生物情報学領域能利用範囲も広くて，タンパク質相互作用解明，新型ウイルス感染拡散予測等多岐多様．
道路交通流量管理システム開発時，都市計画立案時等地域社会インフラ整備関連業務でも活躍期待．
更なる産業応用展望増進策及び技術革新促進施策推進支援強化方針決定等政策形成面でも貢献可否確信．