Abstract-Observational data kommer vanligtvis med en multimodal natur, vilket innebär att det kan naturligt representeras av en flerskiktsgraf vars lager delar samma uppsättning hörn (användare) med olika kanter (parvis relationer). I detta papper tar vi upp problemet med att kombinera olika lager av flerskiktsgrafen för förbättrad klustring av hörnen jämfört med att använda lager självständigt. Vi föreslår två nya metoder, som är baserade på gemensam matris factorization och graf legalisering ram, för att effektivt kombinera spektrumet av flera grafskikt, nämligen eigenvectors av grafen Laplacian matriser. I varje fall används den resulterande kombinationen, som vi kallar ett "gemensamt spektrum" av flera grafer, för att klunga ihop hörnen. Vi utvärderar våra strategier genom simuleringar med flera verkliga sociala nätverksdataset. Resultaten visar de föreslagna metodernas överlägsna eller konkurrenskraftiga prestanda i förhållande till den senaste tekniken och de gemensamma basmetoderna, t.ex. co-regularisering [1] och sammanfattning av information från enskilda grafer.
Verket REF [16] finner täta subgrafer på grafer i flera lager efter matrisfaktorisering.
Clustering with Multi-Layer Graphs: A Spectral Perspective
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 60, no. 11, Nov. 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}