Troika algorithm: Approximate optimization for accurate clique partitioning and clustering of weighted networks
Notice bibliographique
Résumé
Clique partitioning is the fundamental network clustering task of identifying an optimal node partition for a weighted graph according to the real-valued edge weights. An optimal partition is one that maximizes the sum of within-cluster edge weights over all possible node partitions. This paper introduces a novel approximation algorithm, named Troika, to solve this NP-hard problem in small to mid-sized networks for instances of theoretical and practical relevance. Troika uses a branch-and-cut scheme for branching on node triples to find a partition that is within a user-specified optimality gap tolerance. Troika offers advantages over alternative methods for clique partitioning like heuristics and integer programming solvers. Unlike heuristics, Troika returns solutions within a guaranteed proximity to global optimality. Compared to the integer programming solver, Gurobi, Troika is faster for most benchmark instances. Besides its advantages for solving the clique partitioning problem, we demonstrate the applications of Troika in community detection and portfolio analysis. Troika returns partitions with higher proximity to optimal compared to eight modularity-based community detection algorithms. When used on networks of correlations among stocks, Troika reveals the dynamic changes in the structure of portfolio networks including downturns from the 2008 financial crisis and the reaction to the COVID-19 pandemic. Our comprehensive results based on benchmarks from the literature and new real and random networks point to Troika as a reliable and accurate method for solving clique partitioning instances with up to 5000 edges on standard hardware.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».