論文の概要: Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08364v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 00:01:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 14:06:33.844568
• Title: Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks
• Title（参考訳）: 複雑なネットワーク上での機械学習改善のための隣接行列の順序パターン探索
• Authors: Mariane B. Neiva, Odemir M. Bruno
• Abstract要約: 提案手法は、複素グラフの隣接行列の要素を特定の順序で並べ替えるソートアルゴリズムを用いる。 結果のソートされた隣接行列は、特徴抽出と機械学習アルゴリズムの入力として使用され、ネットワークを分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The use of complex networks as a modern approach to understanding the world and its dynamics is well-established in literature. The adjacency matrix, which provides a one-to-one representation of a complex network, can also yield several metrics of the graph. However, it is not always clear that this representation is unique, as the permutation of lines and rows in the matrix can represent the same graph. To address this issue, the proposed methodology employs a sorting algorithm to rearrange the elements of the adjacency matrix of a complex graph in a specific order. The resulting sorted adjacency matrix is then used as input for feature extraction and machine learning algorithms to classify the networks. The results indicate that the proposed methodology outperforms previous literature results on synthetic and real-world data.
• Abstract（参考訳）: 世界とその力学を理解するための現代的なアプローチとしての複雑なネットワークの利用は、文学において確立されている。 複素ネットワークの1対1表現を提供する隣接行列は、グラフのいくつかのメトリクスを得ることもできる。 しかし、行列内の行と行の置換が同じグラフを表現できるので、この表現が一意であることは必ずしも明らかではない。 この問題に対処するため,提案手法では,複素グラフの隣接行列の要素を特定の順序で並べ替えるソートアルゴリズムを採用している。 結果のソートされた隣接行列は、特徴抽出と機械学習アルゴリズムの入力として使用され、ネットワークを分類する。 その結果, 提案手法は, 合成データや実世界データよりも優れた結果が得られることがわかった。

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