コミュニティ検出とノード埋め込みを用いた学習コミュニティの埋め込み

本論文では、グラフ埋め込みの重要でありながら十分に探求されていない設定、すなわち各個別のノードではなくコミュニティを埋め込むことを検討します。コミュニティ埋め込みは、グラフ可視化などのコミュニティレベルのアプリケーションに役立つだけでなく、コミュニティ検出やノード分類にも有益であることがわかります。このような埋め込みを学習するための私たちの洞察は、コミュニティ埋め込み、コミュニティ検出、ノード埋め込みの間の閉ループに依存しています。一方では、ノード埋め込みがコミュニティ検出の改善に寄与し、良好なコミュニティを出力してより良いコミュニティ埋め込みのフィッティングを可能にします。他方では、コミュニティ埋め込みは、コミュニティを意識した高次の近接性を導入することによってノード埋め込みを最適化するために使用されます。この洞察に基づき、私たちは三つのタスクを共同で解決する新しいコミュニティ埋め込みフレームワークを提案します。このフレームワークを複数の実世界のデータセットで評価し、コミュニティ検出やノード分類などのさまざまなアプリケーションタスクにおいて、グラフ可視化が改善され、最先端のベースラインを上回ることを示します。