論文の概要: The Robustness of Structural Features in Species Interaction Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16778v1
- Date: Mon, 24 Feb 2025 02:14:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 15:56:04.778179
- Title: The Robustness of Structural Features in Species Interaction Networks
- Title（参考訳）: 種間相互作用ネットワークにおける構造的特徴のロバスト性
- Authors: Sanaz Hasanzadeh Fard, Emily Dolson,
- Abstract要約: 種間相互作用ネットワークは生態群集を記述する強力なツールである。
我々は,4種類の種間相互作用を表す実世界の2部ネットワーク148種を分析した。
欠落したデータに対して,ロバストなプロパティがいかに堅牢であったかには,かなりのバリエーションがあることが分かりました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Species interaction networks are a powerful tool for describing ecological communities; they typically contain nodes representing species, and edges representing interactions between those species. For the purposes of drawing abstract inferences about groups of similar networks, ecologists often use graph topology metrics to summarize structural features. However, gathering the data that underlies these networks is challenging, which can lead to some interactions being missed. Thus, it is important to understand how much different structural metrics are affected by missing data. To address this question, we analyzed a database of 148 real-world bipartite networks representing four different types of species interactions (pollination, host-parasite, plant-ant, and seed-dispersal). For each network, we measured six different topological properties: number of connected components, variance in node betweenness, variance in node PageRank, largest Eigenvalue, the number of non-zero Eigenvalues, and community detection as determined by four different algorithms. We then tested how these properties change as additional edges -- representing data that may have been missed -- are added to the networks. We found substantial variation in how robust different properties were to the missing data. For example, the Clauset-Newman-Moore and Louvain community detection algorithms showed much more gradual change as edges were added than the label propagation and Girvan-Newman algorithms did, suggesting that the former are more robust. Robustness also varied for some metrics based on interaction type. These results provide a foundation for selecting network properties to use when analyzing messy ecological network data.
- Abstract（参考訳）: 種間相互作用ネットワークは生態群集を記述する強力なツールであり、典型的には種を表すノードとそれらの種間の相互作用を表すエッジを含んでいる。
類似ネットワークのグループに関する抽象的な推論を描くために、生態学者はしばしば構造的特徴を要約するためにグラフトポロジメトリクスを使用する。
しかし、これらのネットワークの根底にあるデータを集めることは困難であり、いくつかのインタラクションが見逃される可能性がある。
したがって、欠落したデータによってどれだけ異なる構造メトリクスが影響を受けるかを理解することが重要である。
そこで本研究では,4種類の種間相互作用(花粉,宿主寄生虫,植物アリ,種子分散)を表す実世界の2部ネットワーク148のデータベースを解析した。
各ネットワークにおいて,接続成分数,ノード間のばらつき,ノード間のばらつき,PageRankの分散,最大固有値,非ゼロ固有値の数,および4つの異なるアルゴリズムで決定されるコミュニティ検出の6つの異なるトポロジ特性を測定した。
そして、ネットワークに追加されるエッジとして、これらのプロパティをどのように変更するかテストしました。
欠落したデータに対して,ロバストなプロパティがいかに堅牢であったかには,かなりのバリエーションがあることが分かりました。
例えば、Claust-Newman-Moore と Louvain のコミュニティ検出アルゴリズムは、エッジがラベルの伝搬よりも徐々に変化し、Girvan-Newman のアルゴリズムは前者がより堅牢であることが示唆された。
インタラクションタイプに基づいたメトリクスについても、ロバスト性は異なっていた。
これらの結果は、乱雑な生態学的ネットワークデータを解析する際に使用するネットワーク特性を選択する基盤を提供する。
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