Overlapping clustering: While disjo

Overlapping clustering: While disjoint clusters is a reasonable constraint in some settings, it
may not be necessary/appropriate in others as we discuss below. In some settings, like discovering
communities in social networks [29, 22], the clusters are naturally overlapping and by restricting
our attention to non-overlapping clustering, we may lose valuable information about the structure
of communities in a social network [29]. For example, consider a graph with a small number of
popular nodes that are well-connected to many other nodes in the graph. These nodes may naturally
belong to more than one cluster. For more applications that show that overlapping clustering
is more suitable than non-overlapping clustering, see clustering for social networks [29, 22], clustering
for distributed computing [28, 3], clustering for inherent multi-assignment clustering [36]
and clustering large networks for distributed PageRank computation and performing distributed
random walks [3]. For a survey on such models of graph clustering, see the article by Brandes et
al. [11] and the references therein. Other than being more appropriate in some clustering scenarios,
non-overlapping clustering is often harder to perform in a large scale, as the disjointness constraint
is a statement about all of the clusters and requires careful distributed or global implementations”.
(Note that it is possible to have distributed non-overlapping clustering algorithms, see for example

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คลัสเตอร์ที่ทับซ้อน: คลัสเตอร์ตัวเป็น ข้อจำกัดที่สมเหตุสมผลในการตั้งค่าบางอย่าง มันไม่ได้จำเป็น/เหมาะสมคนอื่นเป็นเราหารือด้านล่าง ในการตั้งค่าบางอย่าง เช่นการค้นพบชุมชนในเครือข่ายทางสังคม [29, 22], คลัสเตอร์ทับซ้อนกันโดยธรรมชาติ และโดยจำกัดความสนใจของเราให้ไม่ซ้อนคลัสเตอร์ เราอาจสูญเสียข้อมูลเกี่ยวกับโครงสร้างชุมชนในสังคม [29] พิจารณากราฟตัวอย่าง มีจำนวนเล็ก ๆ ของโหนนิยมที่ดีเชื่อมต่อกับโหนดอื่น ๆ ในกราฟ โหนเหล่านี้อาจเป็นธรรมชาติเป็นสมาชิกของกลุ่มมากกว่าหนึ่ง สำหรับการใช้งานเพิ่มเติมที่ทับซ้อนกันที่คลัสเตอร์จะเหมาะสมกว่าไม่ซ้อนระบบคลัสเตอร์ ดูคลัสเตอร์สำหรับเครือข่ายทางสังคม [29, 22], คลัสเตอร์สำหรับแจกจ่ายคอมพิวเตอร์ [28, 3], คลัสเตอร์สำหรับโดยธรรมชาติกำหนดหลายคลัสเตอร์ [36]คลัสเตอร์ขนาดใหญ่เครือข่ายสำหรับการคำนวณรถเข้าแจกจ่าย และการกระจายสุ่มเดิน [3] สำหรับการสำรวจในรูปแบบดังกล่าวของคลัสเตอร์กราฟ ดูบทความ โดย Brandes ร้อยเอ็ดal. [11] และการอ้างอิง therein อื่น ๆ กว่าเหมาะสมมากขึ้นในบางสถานการณ์ระบบคลัสเตอร์ไม่ซ้อนคลัสเตอร์เป็นหนักมักทำในพื้นที่ขนาดใหญ่ เป็นข้อจำกัด disjointnessเป็นคำสั่งเกี่ยวกับการคลัสเตอร์ทั้งหมด แล้วต้องระวังส่วนกลาง หรือกระจายการใช้งาน"(หมายเหตุว่า จำเป็นต้องมีกระจายไม่ซ้อนระบบคลัสเตอร์อัลกอริทึม ดูตัวอย่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจัดกลุ่มที่ทับซ้อนกัน: ในขณะที่กลุ่มที่ไม่เป็นสมาชิกร่วมเป็นข้อ จำกัด ที่เหมาะสมในการตั้งค่าบางอย่างก็
อาจจะไม่จำเป็น / เหมาะสมในคนอื่น ๆ ในขณะที่เราปรึกษาด้านล่าง ในการตั้งค่าบางอย่างเช่นการค้นพบ
ชุมชนในเครือข่ายสังคม [29, 22], กลุ่มที่มีการทับซ้อนกันตามธรรมชาติและโดยการ จำกัด การ
ให้ความสนใจของเราที่จะจัดกลุ่มไม่ทับซ้อนกันเราอาจสูญเสียข้อมูลที่มีค่าเกี่ยวกับโครงสร้าง
ของชุมชนในเครือข่ายสังคม [29] ตัวอย่างเช่นพิจารณากราฟที่มีจำนวนเล็ก ๆ ของ
โหนดที่เป็นที่นิยมเป็นอย่างดีที่เชื่อมต่อไปยังโหนดอื่น ๆ อีกมากมายในกราฟ โหนดเหล่านี้ตามธรรมชาติอาจ
เป็นมากกว่าหนึ่งคลัสเตอร์ สำหรับการใช้งานอื่น ๆ ที่แสดงให้เห็นว่าการจัดกลุ่มที่ทับซ้อนกัน
มีความเหมาะสมมากกว่าการจัดกลุ่มที่ไม่ทับซ้อนกันให้ดูที่การจัดกลุ่มสำหรับเครือข่ายทางสังคม [29, 22], การจัดกลุ่ม
สำหรับการประมวลผลแบบกระจาย [28 3] การจัดกลุ่มโดยธรรมชาติสำหรับการจัดกลุ่มหลายที่ได้รับมอบหมาย [36]
และการจัดกลุ่ม เครือข่ายขนาดใหญ่ในการคำนวณ PageRank กระจายและมีประสิทธิภาพการกระจาย
เดินสุ่ม [3] สำหรับการสำรวจในรูปแบบดังกล่าวของการจัดกลุ่มกราฟให้ดูบทความโดย Brandes และ
อัล [11] และการอ้างอิงนั้น อื่น ๆ กว่าการเป็นที่เหมาะสมมากขึ้นในบางสถานการณ์การจัดกลุ่ม
การจัดกลุ่มไม่ทับซ้อนกันมักจะเป็นเรื่องยากที่จะดำเนินการในขนาดใหญ่เป็นข้อ จำกัด disjointness
เป็นคำสั่งเกี่ยวกับทุกกลุ่มและต้องใช้ความระมัดระวังในการใช้งานกระจายหรือระดับโลก ".
(หมายเหตุว่ามันเป็น ไปได้ที่จะมีการกระจายขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มที่ไม่ทับซ้อนกันดูตัวอย่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจัดกลุ่มซ้อนในขณะที่ยู่กลุ่มเป็นข้อจำกัดที่เหมาะสมในการตั้งค่าบางอย่าง มัน
อาจไม่จำเป็น / ที่เหมาะสมในผู้อื่นเหมือนกับที่เรากล่าวถึงด้านล่าง ในการตั้งค่าบางอย่างเช่นการค้นพบ
ชุมชนในเครือข่ายทางสังคม [ 29 , 22 ] , กลุ่มย่อมทับซ้อนและไม่ซ้อนขัดขวาง
ความสนใจของเราเป็น เราอาจจะสูญเสียข้อมูลที่มีค่าเกี่ยวกับโครงสร้าง
ของชุมชนในเครือข่ายทางสังคม [ 29 ] ตัวอย่างเช่นพิจารณากราฟที่มีจำนวนน้อยของโหนดที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างดี
เชื่อมกับโหนดอื่นๆ ในกราฟ โหนดเหล่านี้อาจเป็นธรรมชาติ
เป็นของกลุ่มมากกว่าหนึ่ง อีกโปรแกรมที่แสดงข้อมูลที่ซ้ำซ้อน
เหมาะกว่า ไม่ทับซ้อนกัน การเข้ากลุ่ม พบข้อมูลสำหรับเครือข่ายทางสังคม [ 22 ] , การจัดกลุ่ม
ที่ 29สำหรับการคำนวณแบบกระจาย [ 28 ] , การจัดกลุ่มให้อยู่หลายงานแบ่งกลุ่ม [ 36 ]
สำหรับเครือข่ายขนาดใหญ่และกระจายการคำนวณ PageRank และการแสดงการกระจาย
สุ่มเดิน [ 3 ] สำหรับการสำรวจในรูปแบบของกราฟ เช่น การจัดกลุ่ม ดูบทความโดย brandes et
อัล [ 11 ] และอ้างอิง นอกจากจะเหมาะสมกว่าในบางสถานการณ์
Index ,ไม่ซ้อนการจัดกลุ่มมักจะยากที่จะแสดงขนาดใหญ่ เป็น disjointness ข้อจำกัด
เป็นแถลงการณ์เกี่ยวกับทั้งหมดของกลุ่ม และต้องระมัดระวังการกระจาย หรือการดำเนินงานทั่วโลก " .
( โปรดทราบว่ามันเป็นไปได้ที่จะมีการกระจายที่ไม่ทับซ้อนกันในการจัดกลุ่มขั้นตอนวิธี เห็นตัวอย่าง