論文の概要: Intensity Profile Projection: A Framework for Continuous-Time Representation Learning for Dynamic Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06155v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 15:38:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 20:51:07.420961
• Title: Intensity Profile Projection: A Framework for Continuous-Time Representation Learning for Dynamic Networks
• Title（参考訳）: Intensity Profile Projection:動的ネットワークのための連続時間表現学習フレームワーク
• Authors: Alexander Modell, Ian Gallagher, Emma Ceccherini, Nick Whiteley and Patrick Rubin-Delanchy
• Abstract要約: 動的ネットワークのノードの連続時間表現を学習するための新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは3つの段階から構成される: ノード間の相互作用の根底にある強度関数を推定し、強度再構成誤差を最小化するプロジェクションを学習する。 我々の表現はネットワークの基盤構造を保ち、時間的コヒーレントであることを示し、ノード表現は異なる時点において有意に比較できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.711354385845816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new algorithmic framework, Intensity Profile Projection, for learning continuous-time representations of the nodes of a dynamic network, characterised by a node set and a collection of instantaneous interaction events which occur in continuous time. Our framework consists of three stages: estimating the intensity functions underlying the interactions between pairs of nodes, e.g. via kernel smoothing; learning a projection which minimises a notion of intensity reconstruction error; and inductively constructing evolving node representations via the learned projection. We show that our representations preserve the underlying structure of the network, and are temporally coherent, meaning that node representations can be meaningfully compared at different points in time. We develop estimation theory which elucidates the role of smoothing as a bias-variance trade-off, and shows how we can reduce smoothing as the signal-to-noise ratio increases on account of the algorithm `borrowing strength' across the network.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的ネットワークのノードの連続時間表現を学習するための新しいアルゴリズム・フレームワークであるインテンシティ・プロファイル・プロジェクションを提案する。 我々のフレームワークは3つの段階から構成される:例えば、カーネルスムーシングによるノード間の相互作用の根底にある強度関数の推定、強度再構成誤差を最小化するプロジェクションの学習、学習されたプロジェクションを介して進化するノード表現を誘導的に構築する。 我々の表現はネットワークの基盤構造を保ち、時間的にコヒーレントであることを示し、ノード表現は異なる時点において有意義に比較できることを示した。 バイアス分散トレードオフとしてスムージングが果たす役割を解明する推定理論を開発し,ネットワーク全体の「ボローリング強度」を考慮した信号と雑音の比が増加するにつれて,スムージングを低減できることを示す。

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