Lokal nätverk gemenskap upptäckt är uppgiften att hitta en enda gemenskap av noder koncentrerade runt några givna frö noder på ett lokaliserat sätt. Ledarskap är en populär objektiv funktion som används i många algoritmer för lokal detektering. I detta dokument studeras en kontinuerlig avslappning av uppförandet. Vi visar att kontinuerlig optimering av detta mål fortfarande leder till diskreta samhällen. Vi undersöker konduktansen med viktade k-means för en enda gemenskap, vilket leder till införandet av en ny objektiv funktion, σ-conductance. Konduktivitet erhålls genom att ställa in σ till 0. Två algoritmer, EMc och PGDc, föreslås för att lokalt optimera σ-ledning och automatiskt justera parametern σ. De är baserade på förväntan maximisering och projicerad lutning nedstigning, respektive. Vi bevisar lokalitet och ger prestandagarantier för EMc och PGDc för en klass av täta och väl separerade samhällen centrerade runt fröna. Experiment utförs på nätverk med mark-sanning gemenskaper, jämföra med state-of-the-art graf diffusion algoritmer för ledningsoptimering. På stora grafer, visar resultaten att EMc och PGDc hålla lokaliserade och producera samhällen mest liknar marken, medan graf diffusion algoritmer genererar stora samhällen av lägre kvalitet.
Laarhoven och Marchiori REF studerar en kontinuerlig avslappning av konduktansen genom att undersöka konduktansens förhållande till viktade k-medel från kärnan.
Local Network Community Detection with Continuous Optimization of Conductance and Weighted Kernel K-Means
{'venue': 'J. Mach. Learn. Res.', 'journal': 'J. Mach. Learn. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}