論文の概要: QuickCent: a fast and frugal heuristic for harmonic centrality
estimation on scale-free networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00927v1
- Date: Thu, 2 Mar 2023 03:04:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-03 16:19:11.477592
- Title: QuickCent: a fast and frugal heuristic for harmonic centrality
estimation on scale-free networks
- Title（参考訳）: QuickCent: スケールフリーネットワーク上での高調波中心性推定のための高速かつフレジャルなヒューリスティック
- Authors: Francisco Plana, Andr\'es Abeliuk, Jorge P\'erez
- Abstract要約: 本稿では,ネットワーク集中度指数を近似する簡易かつ迅速な手法を提案する。
私たちのアプローチはQuickCentと呼ばれ、いわゆる高速かつ軽快な推論にインスパイアされています。
我々はQuickCentが精度で競争力のある見積もりをすることができることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a simple and quick method to approximate network centrality
indexes. Our approach, called QuickCent, is inspired by so-called fast and
frugal heuristics, which are heuristics initially proposed to model some human
decision and inference processes. The centrality index that we estimate is the
harmonic centrality, which is a measure based on shortest-path distances, so
infeasible to compute on large networks. We compare QuickCent with known
machine learning algorithms on synthetic data generated with preferential
attachment, and some empirical networks. Our experiments show that QuickCent is
able to make estimates that are competitive in accuracy with the best
alternative methods tested, either on synthetic scale-free networks or
empirical networks. QuickCent has the feature of achieving low error variance
estimates, even with a small training set. Moreover, QuickCent is comparable in
efficiency -- accuracy and time cost -- to those produced by more complex
methods. We discuss and provide some insight into how QuickCent exploits the
fact that in some networks, such as those generated by preferential attachment,
local density measures such as the in-degree, can be a proxy for the size of
the network region to which a node has access, opening up the possibility of
approximating centrality indices based on size such as the harmonic centrality.
Our initial results show that simple heuristics and biologically inspired
computational methods are a promising line of research in the context of
network measure estimations.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク集中度指数を近似する単純かつ迅速な手法を提案する。
私たちのアプローチはQuickCentと呼ばれ、人間の意思決定と推論のプロセスをモデル化するために最初に提案されたヒューリスティックな、いわゆる高速かつフリガルなヒューリスティックスにインスパイアされています。
我々が見積もっている中心性指数は調和中心性であり、これは最短パス距離に基づく測度であり、大網での計算が不可能である。
我々はQuickCentと、優先的なアタッチメントといくつかの経験的ネットワークで生成された合成データに関する既知の機械学習アルゴリズムを比較した。
我々の実験によると、QuickCentは、合成スケールフリーネットワークや経験的ネットワークでテストされた最良の代替手法と、精度で競合する推定を行うことができる。
QuickCentには、小さなトレーニングセットであっても、低いエラー分散推定を達成する機能がある。
さらに、quickcentは、より複雑な方法で生成されたものと、効率 -- 精度と時間コスト -- で比較できる。
我々は,QuickCentが優先的なアタッチメントによって生成されたようなネットワークでは,ノードがアクセス可能なネットワーク領域のサイズのプロキシとなり,高調波中心性などのサイズに基づく集中度指標の近似が可能となるという事実を,QuickCentがどのように活用するかを議論し,考察する。
最初の結果は、単純なヒューリスティックスと生物学的にインスパイアされた計算手法が、ネットワーク測度推定の文脈における有望な研究ラインであることを示している。
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