論文の概要: Learning low-rank latent mesoscale structures in networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06984v5
• Date: Thu, 13 Jul 2023 05:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-14 18:04:29.243582
• Title: Learning low-rank latent mesoscale structures in networks
• Title（参考訳）: ネットワークにおける低位潜時メソスケール構造の学習
• Authors: Hanbaek Lyu, Yacoub H. Kureh, Joshua Vendrow, Mason A. Porter
• Abstract要約: ネットワークにおける低ランクメソスケール構造を記述するための新しい手法を提案する。 いくつかの合成ネットワークモデルと経験的友情、協調、タンパク質-タンパク質相互作用(PPI)ネットワークを使用します。 破損したネットワークから直接学習する潜在モチーフのみを用いて、破損したネットワークを認知する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is common to use networks to encode the architecture of interactions between entities in complex systems in the physical, biological, social, and information sciences. To study the large-scale behavior of complex systems, it is useful to examine mesoscale structures in networks as building blocks that influence such behavior. We present a new approach for describing low-rank mesoscale structures in networks, and we illustrate our approach using several synthetic network models and empirical friendship, collaboration, and protein--protein interaction (PPI) networks. We find that these networks possess a relatively small number of `latent motifs' that together can successfully approximate most subgraphs of a network at a fixed mesoscale. We use an algorithm for `network dictionary learning' (NDL), which combines a network-sampling method and nonnegative matrix factorization, to learn the latent motifs of a given network. The ability to encode a network using a set of latent motifs has a wide variety of applications to network-analysis tasks, such as comparison, denoising, and edge inference. Additionally, using a new network denoising and reconstruction (NDR) algorithm, we demonstrate how to denoise a corrupted network by using only the latent motifs that one learns directly from the corrupted network.
• Abstract（参考訳）: ネットワークを用いて、物理的、生物学的、社会的、情報科学の複雑なシステムにおけるエンティティ間の相互作用のアーキテクチャを符号化することが一般的である。 複雑なシステムの大規模挙動を研究するためには、ネットワークのメソスケール構造をそのような振る舞いに影響を与えるビルディングブロックとして検討することが有用である。 本稿では,ネットワークの低位メソスケール構造を記述する新しい手法を提案し,いくつかのネットワークモデルと経験的フレンドシップ,コラボレーション,タンパク質-タンパク質間相互作用(ppi)ネットワークを用いたアプローチについて述べる。 これらのネットワークは比較的少数の 'latent motifs' を有しており,固定メソスケールでのネットワークのほとんどの部分グラフの近似に成功している。 我々は,ネットワークサンプリング法と非負行列分解法を組み合わせたネットワーク辞書学習(NDL)のアルゴリズムを用いて,与えられたネットワークの潜在モチーフを学習する。 潜在モチーフの集合を用いてネットワークをエンコードする能力は、比較、デノイング、エッジ推論などのネットワーク分析タスクに幅広い応用がある。 さらに,新しいネットワークデノナイズと再構成(NDR)アルゴリズムを用いて,破損したネットワークから直接学習する潜在モチーフのみを用いることで,破損したネットワークをデノナイズする方法を実証する。

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