Högre-order konnektivitetsmönster såsom små inducerade subgrafer som kallas graflets (nätverksmotiv) är avgörande för att förstå de viktiga komponenter (moduler/funktionella enheter) som styr konfigurationen och beteendet i komplexa nätverk. Befintligt arbete inom klustring i högre ordning har fokuserat på enkla homogena grafer med en enda nod/kanttyp. Men heterogena grafer som består av noder och kanter av olika typer är till synes allmänt förekommande i verkligheten. I detta arbete introducerar vi begreppet "typed-graphlet" som uttryckligen fångar upp de rika (typade) konnektivitetsmönstren i heterogena nätverk. Med hjälp av maskinskrivna graphlets som grund utvecklar vi en allmän principiell ram för klusterbildning i heterogena nätverk. Ramverket ger matematiska garantier för optimaliteten hos den högre ordningens klusterbildning som erhålls. Försöken visar hur effektivt ramverket är kvantitativt för tre viktiga tillämpningar, däribland (i) klustring, (ii) kopplingsförutsägelse och (iii) grafkompression. I synnerhet uppnår metoden en genomsnittlig förbättring på 43x över alla metoder och grafer för klustring samtidigt som en 18,7% och 20,8% förbättring för länkförutsägelse respektive grafkompression uppnås.
Andra arbeten utförda av Carranza et al. REF använde typade grafler som grund för spektralkluster av högre ordning på heterogena nätverk.
Higher-order Spectral Clustering for Heterogeneous Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}