論文の概要: Redefining Event Types and Group Evolution in Temporal Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06771v1
- Date: Mon, 11 Mar 2024 14:39:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-12 18:43:28.757570
- Title: Redefining Event Types and Group Evolution in Temporal Data
- Title（参考訳）: 時間データにおけるイベントタイプの再定義とグループ進化
- Authors: Andrea Failla and R\'emy Cazabet and Giulio Rossetti and Salvatore
Citraro
- Abstract要約: 時間的データにおいて、集団進化を特徴づける主要なアプローチは、出来事の特定を通じてである」。
我々は事象をアーチェタイプとして考える」とは、我々がファセット・エクセレミティ(facet extremities)と呼ぶ定量的次元のユニークな組み合わせによって特徴づけられる。
本フレームワークは,複数の対面インタラクションデータセットからグループを進化させ,よりリッチで信頼性の高いグループダイナミクスのキャラクタリゼーションを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16385815610837165
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Groups -- such as clusters of points or communities of nodes -- are
fundamental when addressing various data mining tasks. In temporal data, the
predominant approach for characterizing group evolution has been through the
identification of ``events". However, the events usually described in the
literature, e.g., shrinks/growths, splits/merges, are often arbitrarily
defined, creating a gap between such theoretical/predefined types and real-data
group observations. Moving beyond existing taxonomies, we think of events as
``archetypes" characterized by a unique combination of quantitative dimensions
that we call ``facets". Group dynamics are defined by their position within the
facet space, where archetypal events occupy extremities. Thus, rather than
enforcing strict event types, our approach can allow for hybrid descriptions of
dynamics involving group proximity to multiple archetypes. We apply our
framework to evolving groups from several face-to-face interaction datasets,
showing it enables richer, more reliable characterization of group dynamics
with respect to state-of-the-art methods, especially when the groups are
subject to complex relationships. Our approach also offers intuitive solutions
to common tasks related to dynamic group analysis, such as choosing an
appropriate aggregation scale, quantifying partition stability, and evaluating
event quality.
- Abstract（参考訳）: ポイントのクラスタやノードのコミュニティといったグループは、さまざまなデータマイニングタスクに取り組む上で基本です。
In temporal data, the predominant approach for characterizing group evolution has been through the identification of ``events". However, the events usually described in the literature, e.g., shrinks/growths, splits/merges, are often arbitrarily defined, creating a gap between such theoretical/predefined types and real-data group observations. Moving beyond existing taxonomies, we think of events as ``archetypes" characterized by a unique combination of quantitative dimensions that we call ``facets".
群動力学はファセット空間内のそれらの位置によって定義され、そこではアーチ型イベントが四肢を占める。
したがって、厳密なイベントタイプを強制するのではなく、複数のアーチタイプにグループ近接を含むダイナミクスのハイブリッド記述を可能にする。
いくつかの対面相互作用データセットからグループを進化させ,特に群が複雑な関係にある場合に,よりリッチで信頼性の高いグループダイナミクスのキャラクタリゼーションを可能にする。
また,適切な集約尺度の選択,パーティショニング安定性の定量化,イベント品質の評価など,動的グループ分析に関連する共通タスクに対する直感的なソリューションを提供する。
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