Empirical Comparison of Algorithms for Network Community Detection [#k32293ad]

WWW'10, Stanford のいつものチーム

概要 [#o777e6f6]

  • 多数存在する目的関数 ⇒ それぞれの性質
  • 殆どの目的関数はNP困難 ⇒ どの程度の精度?
  • 各手法が”好む”クラスタ
  • 各手法が上手く動くグラフ

アルゴリズム [#u71fe110]

  • 発見的手法
    • metis, graclus, newman
    • MQI: フローを使うらしい
  • 理論的な近似アルゴリズム
    • sparasest cut (LP, SDP)
    • スペクトル

巨大グラフでは,Metis+MQI,Local Spectral

アルゴリズム (Conductance) [#s4681cdb]

Metis+MQI がよかった?でも可視化してみると,Local Spectralのほうがいいw 直径が違う

外部分と中部分のコンダクタンスを比較すると,中部分のほうが切りやすいようなクラスタが,でかいとこにはいっぱい.そんなものは本当にクラスタと呼んでいいのか??

コンダクタンスでその他色々,アルゴリズムの性質を見た

目的関数 [#k5c27005]

いっぱいある:single-criterion 4 + multi-criterion 8

似てるのがいっぱいある

1 つクラスタを発見する手法としてのみなので,modularity とかはだめという扱いになってしまっている