論文の概要: A two-stage model leveraging friendship network for community evolution prediction in interactive networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15788v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 02:05:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:34:51.791066
• Title: A two-stage model leveraging friendship network for community evolution prediction in interactive networks
• Title（参考訳）: 交流ネットワークにおけるコミュニティ進化予測のための友情ネットワークを利用した2段階モデル
• Authors: Yanmei Hu, Yihang Wu, Biao Cai,
• Abstract要約: 地域社会の発展のタイプと範囲を予測する2段階モデルを提案する。 本モデルでは,進化型と回帰型の多クラス分類を一つのフレームワーク内で統合する。 3つのデータセットに対する実験結果から,提案モデルが他のモデルよりも有意な優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.075891315372943
• License:
• Abstract: Interactive networks representing user participation and interactions in specific "events" are highly dynamic, with communities reflecting collective behaviors that evolve over time. Predicting these community evolutions is crucial for forecasting the trajectory of the related "event". Some models for community evolution prediction have been witnessed, but they primarily focused on coarse-grained evolution types (e.g., expand, dissolve, merge, split), often neglecting fine-grained evolution extents (e.g., the extent of community expansion). Furthermore, these models typically utilize only one network data (here is interactive network data) for dynamic community featurization, overlooking the more stable friendship network that represents the friendships between people to enrich community representations. To address these limitations, we propose a two-stage model that predicts both the type and extent of community evolution. Our model unifies multi-class classification for evolution type and regression for evolution extent within a single framework and fuses data from both interactive and friendship networks for a comprehensive community featurization. We also introduce a hybrid strategy to differentiate between evolution types that are difficult to distinguish. Experimental results on three datasets show the significant superiority of the proposed model over other models, confirming its efficacy in predicting community evolution in interactive networks.
• Abstract（参考訳）: 特定の"イベント"におけるユーザ参加とインタラクションを表す対話的ネットワークは非常にダイナミックで、コミュニティは時間とともに進化する集合的な振る舞いを反映している。 これらのコミュニティの進化を予測することは、関連する「イベント」の軌跡を予測するのに不可欠である。 コミュニティの進化を予測するいくつかのモデルが目撃されているが、主に粒度の粗い進化タイプ(例えば、膨張、溶解、融合、分裂)に焦点を当てており、しばしば粒度の細かい進化範囲(例えば、コミュニティの拡大の程度)を無視している。 さらに、これらのモデルは通常、1つのネットワークデータ(ここではインタラクティブなネットワークデータ)のみを動的コミュニティの成果化に利用し、人々の友情を表すより安定した友情ネットワークを見渡して、コミュニティ表現を豊かにする。 これらの制約に対処するために,コミュニティの進化のタイプと範囲を予測する2段階モデルを提案する。 本モデルは,進化型と回帰型の多クラス分類を一つのフレームワーク内で統合し,対話型ネットワークと友情型ネットワークの両方からデータを融合させて総合的なコミュニティの偉業化を図る。 また、区別が難しい進化型を区別するためのハイブリッド戦略も導入する。 3つのデータセットに対する実験結果から,提案モデルが他のモデルよりも有意な優位性を示し,対話型ネットワークにおけるコミュニティの進化を予測する効果が確認された。

関連論文リスト

• Hierarchical-Graph-Structured Edge Partition Models for Learning Evolving Community Structure [0.9208007322096532]
  本稿では,時間的ネットワーク内での潜在コミュニティの進化を捉えるために,新しい動的ネットワークモデルを提案する。 我々のモデルは、推測されたコミュニティ構造が相互に結合し、分割し、相互作用し、複雑なネットワークのダイナミクスを包括的に理解することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T12:48:15Z)
• Modeling Random Networks with Heterogeneous Reciprocity [9.630755176298056]
  成長するソーシャルネットワークにおける多様な相互行動のモデル化手法を開発する。 本稿では,人気ユーザに対するアトラクションを模倣した異種相互性を持つ優先アタッチメントモデルを提案する。 提案手法を,不均一な相互行動パターンを持つFacebookのウォールポストネットワークの解析に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-19T21:21:25Z)
• Rethinking Trajectory Prediction via "Team Game" [118.59480535826094]
  本稿では,対話型グループコンセンサスの概念を明示的に導入した,マルチエージェント軌道予測の新しい定式化について述べる。 チームスポーツと歩行者の2つのマルチエージェント設定において,提案手法は既存手法と比較して常に優れた性能を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T07:16:44Z)
• Safety-compliant Generative Adversarial Networks for Human Trajectory Forecasting [95.82600221180415]
  群衆における人間予測は、社会的相互作用をモデル化し、衝突のないマルチモーダル分布を出力するという課題を提示する。 SGANv2は、動き時間相互作用モデリングと変圧器に基づく識別器設計を備えた安全に配慮したSGANアーキテクチャである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-25T15:18:56Z)
• Learning the Evolutionary and Multi-scale Graph Structure for Multivariate Time Series Forecasting [50.901984244738806]
  時系列の進化的・マルチスケール相互作用をモデル化する方法を示す。 特に、まず、拡張畳み込みと協調して、スケール固有の相関を捉える階層グラフ構造を提供する。 最終的な予測を得るために上記のコンポーネントを統合するために、統合ニューラルネットワークが提供される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T08:11:12Z)
• This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a Large-scale Distributed Campaign [70.69387048368849]
  我々は、何百万人ものアクティブメンバーを持つコミュニティの行動について研究する。 テキストキュー,コミュニティメタデータ,構造的特性を組み合わせたハイブリッドモデルを構築した。 Redditのr/placeを通じて、大規模なオンライン実験を通じて、私たちのモデルの適用性を実証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-14T08:23:16Z)
• Group-Node Attention for Community Evolution Prediction [9.777369108179501]
  本稿では,構造情報と時間情報からコミュニティの進化を予測するための新しいグラフニューラルネットワークを提案する。 標準ベースライン法との比較評価を行い,本モデルがベースラインよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-09T16:16:10Z)
• Epigenetic evolution of deep convolutional models [81.21462458089142]
  我々は、より深い畳み込みモデルを進化させるために、これまで提案されていた神経進化の枠組みを構築した。 異なる形状と大きさのカーネルを同一層内に共存させる畳み込み層配置を提案する。 提案したレイアウトにより、畳み込み層内の個々のカーネルのサイズと形状を、対応する新しい突然変異演算子で進化させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T12:45:16Z)
• Modeling the Evolution of Networks as Shrinking Structural Diversity [0.0]
  本稿では、構造的多様性の概念に基づいて、ネットワーク進化のモデルをレビューし、評価する。 多様性は、優先的なアタッチメントモデル、接続性、リンク予測という、ネットワーク進化の3つの原則の根底にあるテーマであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T11:30:07Z)
• GRADE: Graph Dynamic Embedding [76.85156209917932]
  GRADEは、軌道に先立ってランダムウォークを課すことで、進化するノードとコミュニティ表現を生成することを学ぶ確率モデルである。 我々のモデルは、遷移行列を介して時間ステップ間で更新されるノードコミュニティメンバシップも学習する。 実験では、GRADEは動的リンク予測においてベースラインを上回る性能を示し、動的コミュニティ検出において好適な性能を示し、一貫性と解釈可能な進化するコミュニティを特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T01:17:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。