Flera lager grafer kodar olika typer av interaktioner mellan samma uppsättning av enheter. När man vill klumpa ihop ett sådant flerskiktsdiagram uppstår den naturliga frågan hur man ska sammanfoga informationen från olika lager. Vi introducerar i detta papper en oneparameter familj av matriskraft innebär att slå ihop Laplacians från olika lager och analysera det i förväntan i den stokastiska blockmodellen. Vi visar att denna familj gör det möjligt att återställa sanningens klungor under olika inställningar och verifiera detta i verkliga världen data. Medan beräkning av matriseffektmedelvärdet kan vara mycket dyrt för stora grafer, introducerar vi ett numeriskt system för att effektivt beräkna dess eigenvectors för fallet med stora glesa grafer.
I REF slås de laplaciska matriserna från olika skikt samman via matrisens effektmedelvärde.
The Power Mean Laplacian for Multilayer Graph Clustering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}