Abstract-Multilayer diagram används ofta för att representera olika relationer mellan enheter och hantera heterogena databehandlingsuppgifter. Icke-standardiserade multilayer graf klustering metoder behövs för att tilldela kluster till en gemensam multilayer nod set och för att kombinera information från varje lager. Detta papper presenterar en multilayer spektral graf klustering (SGC) ram som utför konvex lageraggregation. Under en flerskiktssignalplus-bullermodell tillhandahåller vi en fasövergångsanalys av klustersäkerhet. Dessutom använder vi fasövergångskriteriet för att föreslå en flerskikts iterativ modellorderalgoritm (MIMOSA) för flerskikts SGC, som har automatiserad klustertilldelning och lagerviktsanpassning, och ger statistiska klustersäkerhetsgarantier. Numeriska simuleringar på syntetiska flerskiktsgrafer verifierar fasövergångsanalys, och experiment på verkliga flerskiktsgrafer visar att MIMOSA är konkurrenskraftig eller bättre än andra klustermetoder.
Nyligen har författarna i REF föreslagit en flerlagers klusteralgoritm för lageraggregation.
Multilayer Spectral Graph Clustering via Convex Layer Aggregation: Theory and Algorithms
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}