論文の概要: Temporal network analysis: Introduction, methods and detailed tutorial with R

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12339v1
• Date: Sun, 23 Jul 2023 14:17:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 16:43:08.832465
• Title: Temporal network analysis: Introduction, methods and detailed tutorial with R
• Title（参考訳）: 時間的ネットワーク分析:Rを用いた導入,方法,詳細なチュートリアル
• Authors: Mohammed Saqr
• Abstract要約: 時間ネットワークは、微細な動的解析を通じて時間学習プロセスのモデリングを可能にする。 この章では、時間ネットワークの基本概念、そのタイプとテクニックを紹介します。 この分析は実世界のデータセットを用いて行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning involves relations, interactions and connections between learners, teachers and the world at large. Such interactions are essentially temporal and unfold in time. Yet, researchers have rarely combined the two aspects (the temporal and relational aspects) in an analytics framework. Temporal networks allow modeling of the temporal learning processes i.e., the emergence and flow of activities, communities, and social processes through fine-grained dynamic analysis. This can provide insights into phenomena like knowledge co-construction, information flow, and relationship building. This chapter introduces the basic concepts of temporal networks, their types and techniques. A detailed guide of temporal network analysis is introduced in this chapter, that starts with building the network, visualization, mathematical analysis on the node and graph level. The analysis is performed with a real-world dataset. The discussion chapter offers some extra resources for interested users who want to expand their knowledge of the technique.
• Abstract（参考訳）: 学習には、関係、相互作用、学習者、教師、世界全体とのつながりが含まれる。 このような相互作用は本質的に時間的かつ時間的展開である。 しかし、研究者は分析フレームワークに2つの側面(時間的側面と関係的側面)を組み合わせることはめったにない。 時間的ネットワークは、きめ細かな動的解析を通じて、活動、コミュニティ、社会プロセスの出現と流れといった時間的学習プロセスのモデル化を可能にする。 これは知識の共構築、情報の流れ、関係構築のような現象に関する洞察を与えることができる。 本章では、時間的ネットワークの基本概念、その種類、技術を紹介する。 本章では,ネットワークの構築,可視化,ノードおよびグラフレベルでの数学的解析から始める,時間的ネットワーク解析の詳細なガイドを紹介する。 分析は実世界のデータセットで実行される。 議論の章では、技術に関する知識を広げたい興味のあるユーザに、追加のリソースを提供している。

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