อัลกอริทึมการจัดกลุ่มกราฟที่มีประสิทธิภาพ

ฉันกำลังมองหาอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพเพื่อค้นหากลุ่มบนกราฟขนาดใหญ่ (มีจุดยอดประมาณ 5,000 และ 10,000 เส้น)

จนถึงตอนนี้ฉันใช้อัลกอริทึม Girvan – Newman ที่นำมาใช้ในไลบรารี Java JUNG แต่มันค่อนข้างช้าเมื่อฉันพยายามลบขอบจำนวนมาก

คุณช่วยแนะนำฉันเป็นทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับกราฟขนาดใหญ่ได้หรือไม่?

ผมเองขอแนะนำมาร์คอฟจัดกลุ่ม ฉันเคยใช้มาหลายครั้งแล้วและให้ผลลัพธ์ที่ดี

การเผยแพร่ความสัมพันธ์เป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่ทำงานได้ แต่ดูเหมือนว่าจะไม่สอดคล้องกันมากกว่าการทำคลัสเตอร์มาร์คอฟ

มีตัวเลือกอื่น ๆ อีกมากมาย แต่ทั้งสองอย่างออกมาดีและเหมาะกับปัญหาเฉพาะของการจัดกลุ่มกราฟ (ซึ่งคุณสามารถดูเป็นเมทริกซ์กระจัดกระจาย) การวัดระยะทางที่คุณใช้ยังเป็นข้อพิจารณา ชีวิตของคุณจะง่ายขึ้นถ้าคุณใช้การวัดที่เหมาะสม

ฉันพบบทความนี้ในขณะที่มองหาการวัดประสิทธิภาพมันเป็นการสำรวจที่ดีของเรื่อง

การจัดกลุ่มตามลำดับชั้น

เพื่อนคนนี้แนะนำให้ฉัน ตามที่Wikipedia :

ในวิธีการนี้จะกำหนดความคล้ายคลึงกันในการวัดปริมาณบางประเภท (ปกติทอพอโลยี) ความคล้ายคลึงกันระหว่างคู่ปม มาตรการที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ ความคล้ายคลึงกันของโคไซน์ดัชนี Jaccard และระยะทาง Hamming ระหว่างแถวของเมทริกซ์ adjacency จากนั้นกลุ่มหนึ่งจะมีโหนดที่คล้ายกันในชุมชนตามมาตรการนี้ มีแผนการทั่วไปหลายประการสำหรับการจัดกลุ่มทั้งสองกลุ่มที่ง่ายที่สุดคือการทำคลัสเตอร์เชื่อมโยงเดี่ยวซึ่งทั้งสองกลุ่มจะถูกพิจารณาว่าเป็นชุมชนแยกต่างหากถ้าหากว่าโหนดคู่ทั้งหมดในกลุ่มต่าง ๆ มีความคล้ายคลึงกันต่ำกว่าเกณฑ์ที่กำหนด ซึ่งโหนดทั้งหมดในทุกกลุ่มมีความคล้ายคลึงกันมากกว่าขีด จำกัด

มาร์คอฟคลัสเตอร์

นี่คือสิ่งที่ฉันใช้ในสถานการณ์ของคุณ มันเป็นอัลกอริทึมที่มีประโยชน์มาก ฉันพบลิงค์ไปยัง PDF ที่ดีเกี่ยวกับอัลกอริทึม มันเป็นอัลกอริธึมที่ยอดเยี่ยมและหากขาดคำที่ดีกว่า "มีประสิทธิภาพ" มาก ลองและดู

สำหรับปัญหาของคุณที่นี่ฉันคิดว่าคุณควรคิดถึงวิธีการแมปจุดยอด - ขอบกับชุดของพิกัดสำหรับแต่ละจุดยอด ฉันไม่แน่ใจว่ามีวิธีที่ดีกว่าในการทำเช่นนี้ แต่ฉันคิดว่าคุณสามารถเริ่มต้นด้วยการแสดงแต่ละจุดยอดเป็นมิติหนึ่งแล้วค่าขอบของจุดยอดหนึ่งจะกลายเป็นค่าที่คุณต้องใช้กับมิตินั้น หลังจากนั้นคุณสามารถทำระยะทางแบบยุคลิดอย่างง่ายและทำงานกับมัน