graph-algorithm - アルゴリズムのようなランダム ウォークを使用してラプラシアン行列固有値を近似する方法はありますか

Question

多くの高度なグラフ分析アルゴリズムはスペクトル グラフ分析に基づいており、より具体的にはラプラシアン行列のプロパティに依存しているように思えます。

ラプラシアン行列の因数分解を使用しない、ランダム ウォーク タイプのアルゴリズムに基づくクラスタリングの代替手段があることは知っています。

スペクトル法を使用せずに、もう少し進んでラプラシアン行列固有値 (特に 2 番目のもの) を決定するものが存在するかどうか、私は興味がありますが、グラフ上をさまよいます。