論文の概要: An embedding-based distance for temporal graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12843v3
• Date: Tue, 19 Nov 2024 08:34:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:32:45.568708
• Title: An embedding-based distance for temporal graphs
• Title（参考訳）: 時間グラフの埋め込みに基づく距離
• Authors: Lorenzo Dall'Amico, Alain Barrat, Ciro Cattuto,
• Abstract要約: 時間参照ランダムウォークに基づく埋め込みを用いて、時間グラフ間の距離の新しい概念を導入する。 この距離は、異なるノード数と異なる時間間隔を持つ時間グラフのペアに対してよく定義されている。 我々は、位相的および時間的特性の異なる微分グラフを導入する距離を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.703194328049199
• License:
• Abstract: Temporal graphs are commonly used to represent time-resolved relations between entities in many natural and artificial systems. Many techniques were devised to investigate the evolution of temporal graphs by comparing their state at different time points. However, quantifying the similarity between temporal graphs as a whole is an open problem. Here, we use embeddings based on time-respecting random walks to introduce a new notion of distance between temporal graphs. This distance is well-defined for pairs of temporal graphs with different numbers of nodes and different time spans. We study the case of a matched pair of graphs, when a known relation exists between their nodes, and the case of unmatched graphs, when such a relation is unavailable and the graphs may be of different sizes. We use empirical and synthetic temporal network data to show that the distance we introduce discriminates graphs with different topological and temporal properties. We provide an efficient implementation of the distance computation suitable for large-scale temporal graphs.
• Abstract（参考訳）: 時間グラフは、多くの自然系と人工系の実体間の時間分解関係を表すために一般的に用いられる。 異なる時点における状態を比較することによって、時間グラフの進化を研究するために、多くの技術が考案された。 しかし、時間グラフ全体の類似性を定量化することは、オープンな問題である。 ここでは、時間参照ランダムウォークに基づく埋め込みを用いて、時間グラフ間の距離の新しい概念を導入する。 この距離は、異なるノード数と異なる時間間隔を持つ時間グラフのペアに対してよく定義されている。 一致したグラフのペアの場合,ノード間の既知の関係が存在する場合,マッチングされていないグラフの場合,そのような関係が利用できない場合,グラフのサイズが異なる場合などについて検討する。 実験的, 合成的時間ネットワークデータを用いて, 位相的, 時間的特性の異なるグラフを識別することを示す。 大規模時間グラフに適した距離計算の効率的な実装を提案する。

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