Lokala grafkluster metoder syftar till att nda en kluster av noder genom att utforska en liten region av grafen. esa metoder är en ractive eftersom de möjliggör riktad klustring runt en given utsäde nod och är snabbare än traditionella globala graf klustringsmetoder eftersom deras körtid inte beror på storleken på indatagrafen. De nuvarande lokala grafpartitioneringsmetoderna är dock inte utformade för att ta hänsyn till de strukturer av högre ordning som är avgörande för nätverket, och de kan inte heller effektivt hantera riktade nätverk. Här introducerar vi en ny klass av lokala grafkluster metoder som tar itu med dessa frågor genom att införliva högre-order nätverksinformation fångas av små subgrafer, även kallade nätverk motiv. Vi utvecklar den Motif-baserade Graide Personalized PageRank (MAPPR) algoritmen som NDs kluster innehåller en frönod med minimal motivledning, en generalisering av ledningsmåttet för nätverksmotiv. Vi generaliserar befintlig teori för att bevisa den snabba körtiden (oberoende av grafens storlek) och få teoretiska garantier för klungans kvalitet (i form av motivledning). Vi utvecklar också en teori om nod kvarter för nding uppsättningar som har små motiv ledning, och tillämpa dessa resultat på fallet med nding bra frö noder att använda som ingång till MAPPR algoritm. Experimentell validering av community detektion uppgifter i både syntetiska och verkliga nätverk, visar att vårt nya ramverk MAPPR överträffar den nuvarande kant-baserade personliga PageRank metod.
Vissa lokala grafkluster metoder har undersökts genom att införliva högorder nätverksinformation fångas av små subgrafer REF Lee, Gharan & Trevisan, 2014; Li et al., 2017b).
Local Higher-Order Graph Clustering
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}