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核心概念
대칭 라플라시안 역행렬을 이용하여 혼합 멤버십 네트워크에서 노드의 커뮤니티 멤버십을 효과적으로 추정할 수 있다.
摘要
이 논문은 혼합 멤버십 커뮤니티 탐지를 위한 새로운 방법인 Mixed-SLIM을 제안한다. Mixed-SLIM은 대칭 라플라시안 역행렬을 이용한 스펙트럼 클러스터링 방법으로, 도수 보정 혼합 멤버십 모델 하에서 개발되었다.
논문에서는 Mixed-SLIM과 그 정규화된 버전의 추정 오차에 대한 이론적 경계를 제시하였다. 또한 대규모 네트워크에 적용할 수 있도록 Mixed-SLIM 방법을 확장하였다.
시뮬레이션과 실제 데이터 실험 결과, Mixed-SLIM 방법은 기존의 최신 방법들에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 커뮤니티 탐지와 혼합 멤버십 커뮤니티 탐지 문제 모두에서 좋은 결과를 나타냈다.
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Estimating Mixed-Memberships Using the Symmetric Laplacian Inverse Matrix
统计
노드 i의 도수 θ(i)는 0.2 + 0.8(i/n)^2의 형태로 생성되었다.
혼합 행렬 P의 대각 원소는 0.5, 비대각 원소는 ρ=0.1로 설정되었다.
순수 노드는 처음 3n0개, 혼합 노드는 나머지 n-3n0개로 구성되었다.
혼합 노드의 멤버십은 (x, x, 1-2x), (x, 1-2x, x), (1-2x, x, x), (1/3, 1/3, 1/3) 중 하나로 설정되었다.
引用
없음
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