論文の概要: PlasmoData.jl -- A Julia Framework for Modeling and Analyzing Complex Data as Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11404v2
- Date: Fri, 10 May 2024 20:53:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 00:33:27.690399
- Title: PlasmoData.jl -- A Julia Framework for Modeling and Analyzing Complex Data as Graphs
- Title（参考訳）: PlasmoData.jl - 複雑なデータをグラフとしてモデル化し分析するためのJuliaフレームワーク
- Authors: David L Cole, Victor M Zavala,
- Abstract要約: 複雑なデータセットのモデリングと解析を容易にするため,グラフ理論の概念を用いたオープンソースのJuliaフレームワークであるPlasmoData.jlを提案する。
私たちのフレームワークの中核は、DataGraphと呼ばれる一般的なデータモデリング抽象化です。
本稿では,データオブジェクトをグラフとして表現するために,抽象化とソフトウェアの実装をどのように利用できるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Datasets encountered in scientific and engineering applications appear in complex formats (e.g., images, multivariate time series, molecules, video, text strings, networks). Graph theory provides a unifying framework to model such datasets and enables the use of powerful tools that can help analyze, visualize, and extract value from data. In this work, we present PlasmoData.jl, an open-source, Julia framework that uses concepts of graph theory to facilitate the modeling and analysis of complex datasets. The core of our framework is a general data modeling abstraction, which we call a DataGraph. We show how the abstraction and software implementation can be used to represent diverse data objects as graphs and to enable the use of tools from topology, graph theory, and machine learning (e.g., graph neural networks) to conduct a variety of tasks. We illustrate the versatility of the framework by using real datasets: i) an image classification problem using topological data analysis to extract features from the graph model to train machine learning models; ii) a disease outbreak problem where we model multivariate time series as graphs to detect abnormal events; and iii) a technology pathway analysis problem where we highlight how we can use graphs to navigate connectivity. Our discussion also highlights how PlasmoData.jl leverages native Julia capabilities to enable compact syntax, scalable computations, and interfaces with diverse packages.
- Abstract（参考訳）: 科学や工学の応用で遭遇するデータセットは複雑な形式(画像、多変量時系列、分子、ビデオ、文字列、ネットワークなど)で現れる。
グラフ理論は、そのようなデータセットをモデル化するための統一フレームワークを提供し、データから値を分析し、視覚化し、抽出するのに役立つ強力なツールの使用を可能にする。
本研究では,複雑なデータセットのモデリングと解析を容易にするために,グラフ理論の概念を用いたオープンソースのJuliaフレームワークであるPlasmoData.jlを紹介する。
私たちのフレームワークの中核は、DataGraphと呼ばれる一般的なデータモデリング抽象化です。
本稿では,グラフとしてさまざまなデータオブジェクトを表現し,トポロジやグラフ理論,機械学習(グラフニューラルネットワークなど)などのツールを多種多様なタスクに活用するための抽象化とソフトウェア実装の方法を紹介する。
実際のデータセットを用いて、フレームワークの汎用性を説明します。
一 トポロジカルデータ分析を用いて、グラフモデルから特徴を抽出し、機械学習モデルを訓練する画像分類問題
二 多変量時系列をグラフとしてモデル化して異常事象を検出する疫病発生問題
三 グラフを使って接続をナビゲートする方法を強調する技術経路分析問題。
私たちの議論は、PlasmoData.jlがネイティブのJulia機能を活用して、コンパクトな構文、スケーラブルな計算、多様なパッケージとのインターフェースを実現する方法についても強調しています。
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