論文の概要: Empowering Interdisciplinary Insights with Dynamic Graph Embedding Trajectories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17963v2
- Date: Fri, 28 Jun 2024 06:44:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 11:00:13.984342
- Title: Empowering Interdisciplinary Insights with Dynamic Graph Embedding Trajectories
- Title（参考訳）: 動的グラフ埋め込み軌道による学際的洞察の強化
- Authors: Yiqiao Jin, Andrew Zhao, Yeon-Chang Lee, Meng Ye, Ajay Divakaran, Srijan Kumar,
- Abstract要約: DyGETVizは動的グラフ(DG)を効果的に視覚化するための新しいフレームワーク
これらのグラフ内のマイクロレベルとマクロレベルの構造シフトをキャプチャし、複雑で大規模な動的グラフを表現する堅牢な方法を提供する。
DyGETVizの適用範囲は、民族学、疫学、金融学、遺伝学、言語学、コミュニケーション研究、社会学、国際関係など、多岐にわたる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.17297502534298
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We developed DyGETViz, a novel framework for effectively visualizing dynamic graphs (DGs) that are ubiquitous across diverse real-world systems. This framework leverages recent advancements in discrete-time dynamic graph (DTDG) models to adeptly handle the temporal dynamics inherent in dynamic graphs. DyGETViz effectively captures both micro- and macro-level structural shifts within these graphs, offering a robust method for representing complex and massive dynamic graphs. The application of DyGETViz extends to a diverse array of domains, including ethology, epidemiology, finance, genetics, linguistics, communication studies, social studies, and international relations. Through its implementation, DyGETViz has revealed or confirmed various critical insights. These include the diversity of content sharing patterns and the degree of specialization within online communities, the chronological evolution of lexicons across decades, and the distinct trajectories exhibited by aging-related and non-related genes. Importantly, DyGETViz enhances the accessibility of scientific findings to non-domain experts by simplifying the complexities of dynamic graphs. Our framework is released as an open-source Python package for use across diverse disciplines. Our work not only addresses the ongoing challenges in visualizing and analyzing DTDG models but also establishes a foundational framework for future investigations into dynamic graph representation and analysis across various disciplines.
- Abstract（参考訳）: 我々は動的グラフ(DG)を効果的に視覚化する新しいフレームワークであるDyGETVizを開発した。
このフレームワークは、離散時間動的グラフ(DTDG)モデルの最近の進歩を利用して、動的グラフに固有の時間的ダイナミクスを順応的に扱う。
DyGETVizは、これらのグラフ内のマイクロレベルとマクロレベルの構造シフトを効果的にキャプチャし、複雑で大規模な動的グラフを表現する堅牢な方法を提供する。
DyGETVizの適用範囲は、民族学、疫学、金融学、遺伝学、言語学、コミュニケーション研究、社会学、国際関係など、多岐にわたる。
実装を通じて、DyGETVizは様々な重要な洞察を明らかにし、確認した。
これには、コンテンツ共有パターンの多様性とオンラインコミュニティ内の特殊化の度合い、数十年にわたるレキシコンの時系列的進化、老化に関連する遺伝子や非関連遺伝子によって示される異なる軌跡が含まれる。
重要なことは、DyGETVizは動的グラフの複雑さを単純化することによって、非ドメインの専門家への科学的発見のアクセシビリティを高めることである。
私たちのフレームワークは、さまざまな分野にまたがって使用するためのオープンソースのPythonパッケージとしてリリースされています。
本研究は,DTDGモデルの可視化と解析における現在進行中の課題に対処するだけでなく,様々な分野にわたる動的グラフ表現と解析に関する今後の研究の基盤となる枠組みを確立する。
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