नेटवर्क संरेखण के लिए श्रेणीबद्ध बहु-मार्जिनल सर्वोत्तम परिवहन

नेटवर्क के बीच नोड संबंध खोजना, अर्थात् बहु-नेटवर्क संरेखण, कई नेटवर्क पर संयुक्त शिक्षण के लिए एक आवश्यक पूर्वापेक्षा है। जोड़ों में नेटवर्क को संरेखित करने में बड़ी सफलता के बावजूद, बहु-नेटवर्क संरेखण पर साहित्य सीमित है, जो तेजी से विकसित हो रहे समाधान क्षेत्र और उच्च-आदेश असमानता माप की कमी के कारण है। इस अंतर को भरने के लिए, हम बहु-नेटवर्क संरेखण के लिए HOT नामक एक श्रेणीबद्ध बहु-मार्जिनल सर्वोत्तम परिवहन ढांचे का प्रस्ताव करते हैं। बड़े समाधान क्षेत्र को संभालने के लिए, कई नेटवर्क को मिश्रित ग्रोमोव-वॉस्ट्रीन (FGW) barycenter के माध्यम से छोटे संरेखित क्लस्टरों में विघटित किया जाता है। कई नेटवर्क के बीच उच्च-आदेश संबंधों को चित्रित करने के लिए, FGW दूरी को बहु-मार्जिनल सेटिंग में सामान्यीकृत किया जाता है, जिसके आधार पर नेटवर्क को संयुक्त रूप से संरेखित किया जा सकता है। एक तेज निकटवर्ती बिंदु विधि आगे विकसित की गई है जिसमें स्थानीय इष्टतम के लिए सुनिश्चित संकुचन है। व्यापक प्रयोगों और विश्लेषण से पता चलता है कि हमारा प्रस्तावित HOT प्रभावशीलता और पैमाने दोनों में अत्याधुनिक पर महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त करता है।