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  Multi-agent random walks for local clustering on graphs

Alamgir, M., & von Luxburg, U. (2010). Multi-agent random walks for local clustering on graphs. In G., Webb, B., Liu, C., Zhang, D., Gunopulos, & X., Wu (Eds.), IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2010) (pp. 18-27). Piscataway, NJ, USA: IEEE.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-7E39-2 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-7E3A-1
資料種別: 会議論文

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関連URL

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URL:
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5693955 (出版社版)
説明:
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OA-Status:

作成者

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 作成者:
Alamgir, M1, 2, 著者           
von Luxburg, U1, 2, 著者           
所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: We consider the problem of local graph clustering where the aim is to discover the local cluster corresponding to a point of interest. The most popular algorithms to solve this problem start a random walk at the point of interest and let it run until some stopping criterion is met. The vertices visited are then considered the local cluster. We suggest a more powerful alternative, the multi-agent random walk. It consists of several ``agents'' connected by a fixed rope of length l. All agents move independently like a standard random walk on the graph, but they are constrained to have distance at most l from each other. The main insight is that for several agents it is harder to simultaneously travel over the bottleneck of a graph than for just one agent. Hence, the multi-agent random walk has less tendency to mistakenly merge two different clusters than the original random walk. In our paper we analyze the multi-agent random walk theoretically and compare it experimentally to the major local graph clustering algorithms from the literature. We find that our multi-agent random walk consistently outperforms these algorithms.

資料詳細

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言語:
 日付: 2010-12
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1109/ICDM.2010.87
 学位: -

関連イベント

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イベント名: IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2010)
開催地: Sydney, Australia
開始日・終了日: 2010-12-13 - 2010-12-17

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2010)
種別: 会議論文集
 著者・編者:
Webb, GI, 編集者
Liu, B, 編集者
Zhang, C, 編集者
Gunopulos, D, 編集者
Wu, X, 編集者
所属:
-
出版社, 出版地: Piscataway, NJ, USA : IEEE
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 18 - 27 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-1-4244-9131-5