【KDD2020】复杂异构网络中的高阶聚类

2020 年 8 月 27 日 专知

Higher-order Clustering in Complex Heterogeneous Networks


在现实世界中,异构网络似乎无处不在。然而,大多数图挖掘方法,如聚类,主要关注同构图,而忽略了现实系统中的语义信息。此外,大多数方法都是基于一阶连通性模式(边)的,尽管高阶连通性模式对于理解这种网络的结构和组织非常重要。在这项工作中,我们提出了一个异质网络高阶谱聚类的框架。该方法构建的集群可以保持由类型化图构建的高阶结构的连通性。该方法是对以往高阶谱聚类研究工作的总结。我们从理论上证明了一些重要的结果,它显示了该方法的接近最优边界。理论结果大大简化了以往的工作,同时为分析高阶谱方法提供了统一的理论框架。经验上,我们证明了该框架的有效性,定量为三个重要的应用,包括聚类,压缩,和链接预测。

https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3394486.3403045


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