論文の概要: Opportunities and challenges in partitioning the graph measure space of
real-world networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10753v1
- Date: Sun, 20 Jun 2021 21:22:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-23 07:16:38.376111
- Title: Opportunities and challenges in partitioning the graph measure space of
real-world networks
- Title（参考訳）: 実世界のネットワークにおけるグラフ測度空間分割の機会と課題
- Authors: M\'at\'e J\'ozsa, Alp\'ar S. L\'az\'ar and Zsolt I. L\'az\'ar
- Abstract要約: 遺伝、タンパク質の相互作用、代謝ネットワークから脳、言語、生態、ソーシャルネットワークまで、何千もの現実世界のネットワークを含む大規模なデータセットに基づいて、我々は異なる複雑なネットワークドメイン(CND)の構造的尺度を探索する。
我々は,全ネットワークに対する208の尺度を算出し,統計および機械学習手法の包括的かつ精巧なワークフローを用いて,CNDの重要グラフ尺度を特定する限界と可能性を検討した。
提案手法は,ネットワークドメインの識別と,それらの特徴の参照に成功している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Based on a large dataset containing thousands of real-world networks ranging
from genetic, protein interaction, and metabolic networks to brain, language,
ecology, and social networks we search for defining structural measures of the
different complex network domains (CND). We calculate 208 measures for all
networks and using a comprehensive and scrupulous workflow of statistical and
machine learning methods we investigated the limitations and possibilities of
identifying the key graph measures of CNDs. Our approach managed to identify
well distinguishable groups of network domains and confer their relevant
features. These features turn out to be CND specific and not unique even at the
level of individual CNDs. The presented methodology may be applied to other
similar scenarios involving highly unbalanced and skewed datasets.
- Abstract（参考訳）: 遺伝的、タンパク質相互作用、代謝ネットワークから脳、言語、生態、およびソーシャルネットワークまで、何千もの現実世界のネットワークを含む巨大なデータセットに基づいて、異なる複雑なネットワークドメイン(cnd)の構造的尺度を定義する。
全ネットワークの208指標を計算し,統計および機械学習の包括的かつ精巧なワークフローを用いて,cndsのキーグラフ尺度の同定の限界と可能性について検討した。
提案手法により,ネットワークドメインの識別と,それらの特徴の参照が可能となった。
これらの特徴はCND特有のものであり、個々のCNDのレベルでもユニークではないことが判明した。
提示された方法論は、高度に不均衡で歪んだデータセットを含む他の類似のシナリオにも適用できる。
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