文件名称：网络集群鲁棒推理-研究论文
文件大小：2.5MB
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更新时间：2024-06-30 00:42:31
Social Networks Clustered
网络数据通常由对单个大型网络的观察组成。 因此，研究人员经常将网络划分为集群，以应用集群鲁棒推理方法。 所有现有的此类方法都要求集群渐近独立。 我们表明，为了满足这一要求，在某些条件下，簇具有小的“电导”是必要且充分的，即边缘边界大小与体积的比率。 这产生了集群质量的定量测量。 不幸的是，有些重要的网络类别似乎不存在小电导簇。 我们的模拟结果表明，对于这样的网络，集群鲁棒方法可以表现出相当大的尺寸失真。 基于谱图理论中众所周知的结果，我们建议使用图拉普拉斯算子的特征值来确定小电导簇的存在和数量。 我们还讨论了在实践中使用谱聚类来构建聚类。