Vi brukar förse de undersökta objekten med parvisa relationer, som kan illustreras som grafer. I många verkliga problem är dock relationer mellan objekten av vårt intresse mer komplexa än parvisa. Naively krama komplexa relationer till parvisa kommer oundvikligen att leda till förlust av information som kan förväntas vara värdefull för våra lärande uppgifter dock. Därför överväger vi att använda hypergrafer istället för att helt representera komplexa relationer bland objekten i vårt intresse, och därmed uppstår problemet med inlärning med hypergrafer. Vårt huvudsakliga bidrag i detta papper är att generalisera den kraftfulla metodik för spektral klustering som ursprungligen fungerar på oriktade grafer till hypergrafer, och vidareutveckla algoritmer för hypergraph inbäddning och transduktiv klassificering på grundval av spektral hypergraph klustering metod. Våra experiment på ett antal riktmärken visade fördelarna med hypergrafer framför vanliga grafer.
Lära sig på hypergrafer: Det seminala arbetet av REF generaliserade den kraftfulla metoden för spektralkluster till hypergrafer och ytterligare inspirerade algoritmer för hypergraf inbäddning och semi-övervakad klassificering av hypernoder.
Learning with hypergraphs: Clustering, classification, and embedding
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) 19', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}