論文の概要: Time Series Analysis via Network Science: Concepts and Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09887v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 13:33:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-24 04:35:22.108155
• Title: Time Series Analysis via Network Science: Concepts and Algorithms
• Title（参考訳）: ネットワーク科学による時系列解析:概念とアルゴリズム
• Authors: Vanessa Freitas Silva, Maria Eduarda Silva, Pedro Ribeiro and Fernando Silva
• Abstract要約: 本稿では,時系列をネットワークに変換する既存のマッピング手法について概観する。 我々は、主要な概念的アプローチを説明し、権威的な参照を提供し、統一された表記法と言語におけるそれらの利点と限界について洞察を与える。 ごく最近の研究だが、この研究領域には大きな可能性を秘めており、今後の研究の道を開くことを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is nowadays a constant flux of data being generated and collected in all types of real world systems. These data sets are often indexed by time, space or both requiring appropriate approaches to analyze the data. In univariate settings, time series analysis is a mature and solid field. However, in multivariate contexts, time series analysis still presents many limitations. In order to address these issues, the last decade has brought approaches based on network science. These methods involve transforming an initial time series data set into one or more networks, which can be analyzed in depth to provide insight into the original time series. This review provides a comprehensive overview of existing mapping methods for transforming time series into networks for a wide audience of researchers and practitioners in machine learning, data mining and time series. Our main contribution is a structured review of existing methodologies, identifying their main characteristics and their differences. We describe the main conceptual approaches, provide authoritative references and give insight into their advantages and limitations in a unified notation and language. We first describe the case of univariate time series, which can be mapped to single layer networks, and we divide the current mappings based on the underlying concept: visibility, transition and proximity. We then proceed with multivariate time series discussing both single layer and multiple layer approaches. Although still very recent, this research area has much potential and with this survey we intend to pave the way for future research on the topic.
• Abstract（参考訳）: 現在、あらゆる種類の現実世界システムにおいて、データの一定のフラックスが生成され、収集されている。 これらのデータセットは、時間、空間、あるいはデータ分析に適切なアプローチを必要とする場合が多い。 単変量設定では、時系列解析は成熟し固い分野である。 しかし、多変量文脈では、時系列解析には多くの制限がある。 これらの問題に対処するため、この10年間、ネットワーク科学に基づくアプローチを導入してきた。 これらの方法は、最初の時系列データを1つ以上のネットワークに変換することで、元の時系列についての洞察を深く分析することができる。 本総説では,機械学習,データマイニング,時系列の研究者や実践者を対象に,時系列をネットワークに変換する既存のマッピング手法の概要について述べる。 私たちの主な貢献は、既存の方法論の構造化されたレビューであり、その主な特徴と違いを特定します。 我々は、主要な概念的アプローチを説明し、権威的参照を提供し、統一表記と言語におけるそれらの利点と限界について洞察を与える。 まず,単層ネットワークにマッピング可能な不平等時系列の場合を説明し,その基礎となる概念である可視性,遷移性,近接性に基づいて現在のマッピングを分割する。 次に,単一層と複数層の両方のアプローチを議論する多変量時系列について述べる。 ごく最近の研究だが、この研究領域には大きな可能性があり、今後の研究の道を開くことを目的としている。

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