論文の概要: An Evaluation Tool for Backbone Extraction Techniques in Weighted Complex Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16350v1
- Date: Thu, 20 Mar 2025 17:08:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-21 16:34:54.547383
- Title: An Evaluation Tool for Backbone Extraction Techniques in Weighted Complex Networks
- Title（参考訳）: 重み付き複合ネットワークにおけるバックボーン抽出手法の評価ツール
- Authors: Ali Yassin, Abbas Haidar, Hocine Cherifi, Hamida Seba, Olivier Togni,
- Abstract要約: netboneは、重み付きネットワークにおけるバックボーン抽出技術のパフォーマンスを評価するために設計されたPythonパッケージである。
ユーザがさまざまなバックボーンテクニックを評価するための総合的な評価指標を提供する。
ユーザが新しいバックボーン抽出方法を比較フレームワークに組み込む方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2151807224130857
- License:
- Abstract: Networks are essential for analyzing complex systems. However, their growing size necessitates backbone extraction techniques aimed at reducing their size while retaining critical features. In practice, selecting, implementing, and evaluating the most suitable backbone extraction method may be challenging. This paper introduces netbone, a Python package designed for assessing the performance of backbone extraction techniques in weighted networks. Its comparison framework is the standout feature of netbone. Indeed, the tool incorporates state-of-the-art backbone extraction techniques. Furthermore, it provides a comprehensive suite of evaluation metrics allowing users to evaluate different backbones techniques. We illustrate the flexibility and effectiveness of netbone through the US air transportation network analysis. We compare the performance of different backbone extraction techniques using the evaluation metrics. We also show how users can integrate a new backbone extraction method into the comparison framework. netbone is publicly available as an open-source tool, ensuring its accessibility to researchers and practitioners. Promoting standardized evaluation practices contributes to the advancement of backbone extraction techniques and fosters reproducibility and comparability in research efforts. We anticipate that netbone will serve as a valuable resource for researchers and practitioners enabling them to make informed decisions when selecting backbone extraction techniques to gain insights into the structural and functional properties of complex systems.
- Abstract（参考訳）: ネットワークは複雑なシステムを分析するのに不可欠である。
しかし、その成長には、重要な特徴を維持しつつ、そのサイズを減らすことを目的とした背骨抽出技術が必要である。
実際には、最も適切なバックボーン抽出法を選択し、実装し、評価することは困難である。
本稿では,重み付きネットワークにおけるバックボーン抽出技術の性能評価を目的としたPythonパッケージであるnetboneを紹介する。
比較フレームワークはnetboneの目玉機能である。
実際、このツールには最先端のバックボーン抽出技術が組み込まれている。
さらに、さまざまなバックボーンテクニックを評価するための総合的な評価指標も提供する。
本稿では,アメリカの航空輸送ネットワーク分析によるネットボーンの柔軟性と有効性について述べる。
評価指標を用いて,異なるバックボーン抽出手法の性能を比較した。
また、ユーザが新しいバックボーン抽出方法を比較フレームワークに組み込む方法を示す。
Netboneはオープンソースツールとして公開されており、研究者や実践者へのアクセシビリティを保証する。
標準化された評価の実践の促進は、バックボーン抽出技術の進歩に寄与し、研究努力における再現性と適合性を促進する。
我々は、バックボーン抽出技術を選択し、複雑なシステムの構造的・機能的特性に関する洞察を得る際に、研究者や実践者にとって貴重なリソースとしてネットボーンが役立つことを期待する。
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