Scalable Tensor Methods for Nonuniform Hypergraphs 非均匀超图的可扩展张量方法 https://epubs.siam.org/doi/10.1137/23M1584472 摘要
多线性代数在研究由超图建模的多向交互中显得自然,然而针对一般超图的张量方法因理论和实践上的障碍而受到阻碍。最近提出的一种邻接张量适用于非均匀超图,但生成和分析它的成本高得令人望而却步。我们开发了张量时序相同向量(TTSV)算法来处理这种张量,将复杂度从 改进为 r 的低次多项式,其中 n 是顶点数,r 是最大超边大小。我们的算法是隐式的,避免了形成阶数为 r 的邻接张量。我们通过开发基于张量的超图中心性和聚类算法,在实践中展示了我们方法的应用灵活性和实用性。我们还表明,这些张量测量为数据提供了与类似图归约方法互补的信息,并且还能检测许多基于矩阵的方法可能无法发现的高阶结构。
关键词 :超图 邻接张量 张量时序相同向量 无张量方法 中心性 聚类
补充材料:非均匀超图的可扩展张量方法
https://epubs.siam.org/doi/10.1137/23M1584472
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