論文の概要: How the use of feature selection methods influences the efficiency and accuracy of complex network simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01096v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 04:12:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:43:09.824516
• Title: How the use of feature selection methods influences the efficiency and accuracy of complex network simulations
• Title（参考訳）: 特徴選択法が複雑なネットワークシミュレーションの効率と精度に与える影響
• Authors: Katarzyna Musial, Jiaqi Wen, Andreas Gwyther-Gouriotis,
• Abstract要約: 複雑なネットワークシステムのモデルは、シミュレーションとリンク予測を用いて現実世界のネットワークをエミュレートするように設計されている。 本研究では,教師なしフィルタリング技術を利用して実世界のノードの特徴をランク付けする特徴選択手法を提案する。 提案手法は,実世界のネットワークのシミュレーション10点中8点を改良したFS-SNSである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.946685582099656
• License:
• Abstract: Complex network systems' models are designed to perfectly emulate real-world networks through the use of simulation and link prediction. Complex network systems are defined by nodes and their connections where both have real-world features that result in a heterogeneous network in which each of the nodes has distinct characteristics. Thus, incorporating real-world features is an important component to achieve a simulation which best represents the real-world. Currently very few complex network systems implement real-world features, thus this study proposes feature selection methods which utilise unsupervised filtering techniques to rank real-world node features alongside a wrapper function to test combinations of the ranked features. The chosen method was coined FS-SNS which improved 8 out of 10 simulations of real-world networks. A consistent threshold of included features was also discovered which saw a threshold of 4 features to achieve the most accurate simulation for all networks. Through these findings the study also proposes future work and discusses how the findings can be used to further the Digital Twin and complex network system field.
• Abstract（参考訳）: 複雑なネットワークシステムのモデルは、シミュレーションとリンク予測を用いて現実世界のネットワークを完璧にエミュレートするように設計されている。 複雑なネットワークシステムはノードとその接続によって定義され、それぞれのノードが異なる特徴を持つ異種ネットワークとなる実世界の特徴を持つ。 したがって、現実世界の特徴を組み込むことは、現実世界を最もよく表すシミュレーションを実現するための重要な要素である。 そこで本研究では,非教師付きフィルタリング技術を利用して実世界のノード特徴をランク付けする機能選択手法を提案する。 提案手法は,実世界のネットワークのシミュレーション10点中8点を改良したFS-SNSである。 また、全てのネットワークにおいて最も正確なシミュレーションを実現するために、4つの特徴のしきい値が得られた。 これらの知見を通じて、この研究は今後の研究も提案し、デジタルツインと複雑なネットワークシステム分野のさらなる発展にどのように応用できるかを論じる。

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