Undertecknade nätverk gör det möjligt att modellera positiva och negativa relationer. Vi analyserar befintliga utbyggnader av spektralkluster till signerade nätverk. Det visar sig att befintliga metoder inte återvinner sanningens klunga i flera situationer där vare sig de positiva eller de negativa nätverksstrukturerna inte innehåller något buller. Vår analys visar att dessa problem uppstår när befintliga metoder tar någon form av aritmetiskt medelvärde av Laplacians av den positiva och negativa delen. Som en lösning föreslår vi att man använder det geometriska medelvärdet av Laplacians positiva och negativa del och visar att det överträffar de befintliga tillvägagångssätten. Medan det geometriska medelvärdet av matriser är beräknings dyrt, visar vi att eigenvectors av det geometriska medelvärdet kan beräknas effektivt, vilket leder till ett numeriskt system för glesa matriser som är av oberoende intresse.
REF fann att med hjälp av det geometriska medelvärdet av grafen förbättrar Laplacian prestandan.
Clustering Signed Networks with the Geometric Mean of Laplacians
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems 29, pp.4421--4429, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}