Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting the structure of dynamic graphs

論文の概要: Predicting the structure of dynamic graphs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04280v2
Date: Thu, 25 Jul 2024 01:31:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-26 19:36:52.817949
Title: Predicting the structure of dynamic graphs
Title（参考訳）: 動的グラフの構造予測
Authors: Sevvandi Kandanaarachchi, Ziqi Xu, Stefan Westerlund,
Abstract要約: 我々は、目に見えない新しいノードとエッジを含む将来のステップにおけるグラフの構造を予測する。時系列予測手法を用いて,将来の時間点におけるノード次数予測を行い,これらの予測とフラックスバランス解析を組み合わせる。我々は、合成および実世界のデータセットを用いてこのアプローチを評価し、その実用性と適用性を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.035039100561926
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Many aspects of graphs have been studied in depth. However, forecasting the structure of a graph at future time steps incorporating unseen, new nodes and edges has not gained much attention. In this paper, we present such an approach. Using a time series of graphs, we forecast graphs at future time steps. We use time series forecasting methods to predict the node degree at future time points and combine these forecasts with flux balance analysis -- a linear programming method used in biochemistry -- to obtain the structure of future graphs. We evaluate this approach using synthetic and real-world datasets and demonstrate its utility and applicability.
Abstract（参考訳）: グラフの多くの側面が深く研究されている。しかし、未確認、新しいノードとエッジを取り入れた将来のグラフの構造を予測することは、あまり注目されていない。本稿では,そのようなアプローチを提案する。時系列グラフを用いて、将来の時間ステップでグラフを予測する。本研究では,今後の時間点におけるノード次数予測に時系列予測法を用い,これらの予測と,生化学で使用される線形プログラミング法であるフラックスバランス解析を組み合わせることにより,将来のグラフの構造を求める。我々は、合成および実世界のデータセットを用いてこのアプローチを評価し、その実用性と適用性を実証する。

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