Grenzenlose Graphenclustering: GNNs bestimmen Clusterzahl exakt

Forscher haben ein neues Verfahren vorgestellt, das die Grenzen der Graphenclustering mit Graph Neural Networks (GNNs) sprengt und die Kontrolle über die Clusterzahl neu definiert.

In der Gemeinschaftserkennung verlangen viele Methoden, dass der Anwender die Anzahl der Cluster im Voraus festlegt, weil ein vollständiger Suchprozess zu rechenintensiv ist. Klassische Algorithmen können die Clusterzahl manchmal direkt aus den Daten ableiten, doch GNNs liefern bislang nicht zuverlässig die exakte Zahl – selbst wenn sie vorgegeben wird.

Das vorgestellte Framework löst dieses Problem, indem es dem Nutzer ermöglicht, einen plausiblen Bereich anzugeben und diese Grenzen während des Trainings zu erzwingen. Möchte man eine feste Clusterzahl, kann diese ebenfalls exakt bestimmt und zuverlässig zurückgegeben werden. Dieses flexible Konzept eröffnet neue Möglichkeiten für die Analyse komplexer Netzwerke.