论文标题：Index-free triangle-based graph local clustering

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Zhe YUAN , Zhewei WEI , Fangrui LV , Ji-Rong WEN

发表时间：04 Dec 2023

DOI：10.1007/s11704-023-2768-7

近些年来，高阶图局部聚类任务在众多图挖掘任务中表现出良好的场景描述与问题解释能力，在理论研究与实际应用领域受到广泛关注。一般来说，目前主流的高阶图局部聚类算法大多以两阶段的范式作为基础进行设计。该范式首先通过对图上的每条边计算其所包含在的高阶子图实例的数量，在原图基础上构建以之为权重的带权图；其次通过在所构建的带权图上执行标准的图局部聚类算法以得到局部聚类结果。然而，该种方式因引额外引入了繁重的预计算代价，而失去了可扩展性优势，并且难以在大规模实际图上得到应用。

针对大规模高阶图上的图局部聚类问题，中国人民大学魏哲巍教授团队等撰写了研究论文：无需索引的三角形高阶图局部聚类算法。

文章信息

标 题：Index-free triangle-based graph local clustering

引用格式：Zhe YUAN, Zhewei WEI, Fangrui LV, Ji-Rong WEN. Index-free triangle-based graph local clustering. Front. Comput. Sci., 2024, 18(3): 183404

阅读原文：

文章概述

文章旨在提出能够适用于真实大规模图数据的高阶图局部聚类任务，构建了首个无需预先计算高阶图权重矩阵作为后续计算所依赖索引结构的高阶图局部聚类算法，提升了高阶图局部聚类算法的效果与效率，进而提升了其在真实应用场景下的实用性。

技术步骤

基于巧妙设计的具有完全局部性的高阶随机游走采样算子，从种子节点开始进行高效且正确的三角形随机游走并以蒙特卡洛的方式得到各节点相对于种子节点的临近度向量，最后通过标准的遍历优化过程得到局部聚类结果，同时通过一种新颖的可视化形式对算法表现进行展示与比较。

实验结果

大量实验结果表明，基于本文提出的具有完全局部性的高阶蒙特卡洛采样技术，三角形高阶图局部聚类聚类算法能够适用于超大规模图，在保证聚类结果有效性的同时大幅提升可扩展性。

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