曲率引导的Sheaf Diffusion用于异质图无监督社区检测

Curvature-Guided Sheaf Diffusion for Unsupervised Community Detection on Heterophilic Graphs

精选理由

这篇用边的曲率做无监督社区检测,在异质图上赢了九个基线,聚类器部分提升显著,代码也开源了。

AI 摘要

提出曲率引导的Sheaf扩散(CGSD),利用离散Forman-Ricci曲率作为拓扑信号进行无监督社区检测。在Cora、Cornell、Texas、Wisconsin、Chameleon五个异质图基准上,CGSD在Wisconsin和Chameleon上优于九个无监督基线,其余三个具竞争力。其曲率感知谱聚类器(CSpec)在相同嵌入下将平均NMI从0.091(K-Means)提升至0.107(+15%,p=0.008)。代码已在GitHub开源。

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提出曲率引导的Sheaf扩散(CGSD),利用离散Forman-Ricci曲率作为拓扑信号进行无监督社区检测。在Cora、Cornell、Texas、Wisconsin、Chameleon五个异质图基准上,CGSD在Wisconsin和Chameleon上优于九个无监督基线,其余三个具竞争力。其曲率感知谱聚类器(CSpec)在相同嵌入下将平均NMI从0.091(K-Means)提升至0.107(+15%,p=0.008)。代码已在GitHub开源。

arXiv cs.LGDetecting communities in heterophilic graphs -- where connected nodes often belong to different classes -- is hard for unsupervised methods: classical modularity and spectral methods are feature agnostic, while deep grap