論文の概要: Efficient multi-relational network representation using primes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06575v2
• Date: Wed, 17 May 2023 13:17:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 20:55:17.952659
• Title: Efficient multi-relational network representation using primes
• Title（参考訳）: 素数を用いた効率的なマルチリレーショナルネットワーク表現
• Authors: Konstantinos Bougiatiotis, Georgios Paliouras
• Abstract要約: マルチリレーショナルネットワークは複雑なデータ関係を捉え、様々なアプリケーションを持つ。 本稿では,素数を利用する素数行列(PAM)の概念をネットワークの関係を表すために導入する。 本稿では,様々な単純かつ複雑なネットワーク解析タスクを通じて,提案手法の利点を説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6752182911522517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose a novel representation of complex multi-relational networks, which is compact and allows very efficient network analysis. Multi-relational networks capture complex data relationships and have a variety of applications, ranging from biomedical to financial, social, etc. As they get to be used with ever larger quantities of data, it is crucial to find efficient ways to represent and analyse such networks. This paper introduces the concept of Prime Adjacency Matrices (PAMs), which utilize prime numbers, to represent the relations of the network. Due to the fundamental theorem of arithmetic, this allows for a lossless, compact representation of a complete multi-relational graph, using a single adjacency matrix. Moreover, this representation enables the fast computation of multi-hop adjacency matrices, which can be useful for a variety of downstream tasks. We illustrate the benefits of using the proposed approach through various simple and complex network analysis tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,コンパクトで,非常に効率的なネットワーク解析が可能な,複雑なマルチリレーショナルネットワークの表現を提案する。 マルチリレーショナルネットワークは、複雑なデータ関係をキャプチャし、バイオメディカルからファイナンシャル、ソーシャルなど、さまざまなアプリケーションを持つ。 より多くのデータで使われるようになるにつれて、そのようなネットワークを表現し分析する効率的な方法を見つけることが重要です。 本稿では,素数を利用する素数行列(PAM)の概念をネットワークの関係を表すために導入する。 算術の基本定理により、これは単一の隣接行列を用いて、完全な多重関係グラフの損失のないコンパクトな表現を可能にする。 さらに、この表現はマルチホップ隣接行列の高速計算を可能にし、様々な下流タスクに有用である。 本稿では,様々な単純かつ複雑なネットワーク解析タスクを通じて提案手法の利点を説明する。

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