本頁只刊出中文翻譯與中文說明；英文原文請見下方原文連結。
原文連結
論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #180
- 日期：2026-03-18
摘要
譜演算法是網路中聚類和社群偵測的經典方法。然而，對於稀疏網絡，這些演算法的標準版本並不是最優的，在某些情況下，即使信念傳播等其他演算法可以做到這一點，也完全無法檢測社群。在這裡，我們介紹一類新的譜演算法，該演算法基於圖的有向邊上的非回溯行走。此算子的譜比鄰接矩陣或其他常用矩陣的譜表現得更好，即使在稀疏情況下，也能保持體特徵值和與社區結構相關的特徵值之間的牢固分離。我們表明，我們的演算法對於隨機區塊模型產生的圖來說是最佳的，可以一直檢測到理論極限的社群。我們也展示了一些現實世界網路的非回溯算符的譜，說明了它相對於傳統譜聚類的優勢。