Abstract-Vi anser problemet med tilldelning av noder i samhällen från en uppsättning av hyperedges, där varje hyperedge är en bullrig observation av gemenskapen tilldelning av angränsande noder. Vi fokuserar särskilt på det glesa systemet där antalet kanter är i samma ordning som antalet hörn. Vi föreslår en spektral metod baserad på en generalisering av den icke-bakåtgående Hashimoto-matrisen till hypergrafer. Vi analyserar dess prestanda på en planterad generativ modell och jämför den med andra spektralmetoder och med Bayesian trosförökning (som förmodades vara asymptotiskt optimal för denna modell). Vi drar slutsatsen att den föreslagna spektralmetoden upptäcker samhällen när trosförökning gör det, samtidigt som den har de viktiga fördelarna att vara enklare, helt icke-parametrisk, och att kunna lära sig den regel enligt vilken hyperkanterna genererades utan föregående information.
I REF anser författarna det glesa systemet och föreslår en spektral metod baserad på en generalisering av icke-backtracking operatör.
Spectral Detection on Sparse Hypergraphs
{'venue': '2015 53rd Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing, pages 66 - 73, IEEE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}