論文の概要: Discovering Communication Pattern Shifts in Large-Scale Labeled Networks using Encoder Embedding and Vertex Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02381v2
• Date: Wed, 29 Nov 2023 21:05:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 23:22:22.664682
• Title: Discovering Communication Pattern Shifts in Large-Scale Labeled Networks using Encoder Embedding and Vertex Dynamics
• Title（参考訳）: エンコーダ埋め込みと頂点ダイナミクスを用いた大規模ラベリングネットワークにおける通信パターンシフトの発見
• Authors: Cencheng Shen, Jonathan Larson, Ha Trinh, Xihan Qin, Youngser Park, Carey E. Priebe
• Abstract要約: ソーシャルメディアや電子メール通信などの大規模時系列ネットワークデータを分析することは、大きな課題となる。 本稿では,大規模グラフデータの効率的な埋め込みを可能にする時間エンコーダ埋め込み手法を提案する。 我々は,大規模組織から匿名化された時系列通信ネットワークを解析することによって,我々のアプローチを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.672962997741385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analyzing large-scale time-series network data, such as social media and email communications, poses a significant challenge in understanding social dynamics, detecting anomalies, and predicting trends. In particular, the scalability of graph analysis is a critical hurdle impeding progress in large-scale downstream inference. To address this challenge, we introduce a temporal encoder embedding method. This approach leverages ground-truth or estimated vertex labels, enabling an efficient embedding of large-scale graph data and the processing of billions of edges within minutes. Furthermore, this embedding unveils a temporal dynamic statistic capable of detecting communication pattern shifts across all levels, ranging from individual vertices to vertex communities and the overall graph structure. We provide theoretical support to confirm its soundness under random graph models, and demonstrate its numerical advantages in capturing evolving communities and identifying outliers. Finally, we showcase the practical application of our approach by analyzing an anonymized time-series communication network from a large organization spanning 2019-2020, enabling us to assess the impact of Covid-19 on workplace communication patterns.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアや電子メール通信などの大規模時系列ネットワークデータの解析は、社会的ダイナミクスの理解、異常の検出、トレンド予測において大きな課題となる。 特に、グラフ解析のスケーラビリティは、大規模な下流推論の進歩を妨げる重要なハードルである。 この課題に対処するために,時間エンコーダ埋め込み方式を提案する。 このアプローチでは、接地あるいは推定頂点ラベルを活用して、大規模なグラフデータの効率的な埋め込みと数十億のエッジの処理を数分で実現する。 さらに、この埋め込みは、個々の頂点から頂点コミュニティ、全体グラフ構造まで、すべてのレベルにわたるコミュニケーションパターンシフトを検出可能な、時間的動的統計値を公開する。 ランダムグラフモデルの下でその健全性を確認するための理論的支援を提供し,進化するコミュニティを捉え,異常値を特定する上での数値的利点を実証する。 最後に,2019～2020年にかけての大規模組織から匿名化された時系列通信ネットワークを解析し,コビッド19が職場コミュニケーションパターンに与える影響を評価することで,我々のアプローチの実践的応用を実証する。

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