Fugu-MT 論文翻訳(概要): Zoo Guide to Network Embedding

論文の概要: Zoo Guide to Network Embedding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03474v1
Date: Fri, 5 May 2023 12:36:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-08 14:00:49.813195
Title: Zoo Guide to Network Embedding
Title（参考訳）: zoo guide to network embedded (英語)
Authors: Anthony Baptista, Rub\'en J. S\'anchez-Garc\'ia, Ana\"is Baudot, Ginestra Bianconi
Abstract要約: 埋め込みスペースをネットワークに割り当てるプロセスは、ここ数十年で多くの関心を集めている。この分野の文献や現在のトレンドを埋め込んだネットワークへのユーザフレンドリーなガイドを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Networks have provided extremely successful models of data and complex systems. Yet, as combinatorial objects, networks do not have in general intrinsic coordinates and do not typically lie in an ambient space. The process of assigning an embedding space to a network has attracted lots of interest in the past few decades, and has been efficiently applied to fundamental problems in network inference, such as link prediction, node classification, and community detection. In this review, we provide a user-friendly guide to the network embedding literature and current trends in this field which will allow the reader to navigate through the complex landscape of methods and approaches emerging from the vibrant research activity on these subjects.
Abstract（参考訳）: ネットワークはデータと複雑なシステムの非常に成功したモデルを提供してきた。しかし、組合せ対象として、ネットワークは一般に内在座標を持たず、一般には周囲の空間に存在しない。ネットワークに埋め込み空間を割り当てるプロセスは、過去数十年で多くの関心を集め、リンク予測、ノード分類、コミュニティ検出といったネットワーク推論の根本的な問題に効率的に適用されてきた。本稿では,本分野における文献と現在のトレンドを組み込んだネットワークのユーザフレンドリなガイドについて紹介し,これらの課題に対する活発な研究活動から生まれる手法やアプローチの複雑な景観を読者がナビゲートできるようにする。

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