論文の概要: Network Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11367v1
- Date: Tue, 15 Apr 2025 16:32:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-16 22:09:10.228516
- Title: Network Alignment
- Title（参考訳）: ネットワークアライメント
- Authors: Rui Tang, Ziyun Yong, Shuyu Jiang, Xingshu Chen, Yaofang Liu, Yi-Cheng Zhang, Gui-Quan Sun, Wei Wang,
- Abstract要約: ネットワークアライメント研究の最近の進歩を概観する。
バイオインフォマティクス、計算言語学、プライバシー保護など、様々な分野におけるネットワークアライメントの特徴と進歩を分析することに焦点を当てている。
様々なメソッドの実装原則、プロセス、パフォーマンスの違いを詳細に分析します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.625951311359923
- License:
- Abstract: Complex networks are frequently employed to model physical or virtual complex systems. When certain entities exist across multiple systems simultaneously, unveiling their corresponding relationships across the networks becomes crucial. This problem, known as network alignment, holds significant importance. It enhances our understanding of complex system structures and behaviours, facilitates the validation and extension of theoretical physics research about studying complex systems, and fosters diverse practical applications across various fields. However, due to variations in the structure, characteristics, and properties of complex networks across different fields, the study of network alignment is often isolated within each domain, with even the terminologies and concepts lacking uniformity. This review comprehensively summarizes the latest advancements in network alignment research, focusing on analyzing network alignment characteristics and progress in various domains such as social network analysis, bioinformatics, computational linguistics and privacy protection. It provides a detailed analysis of various methods' implementation principles, processes, and performance differences, including structure consistency-based methods, network embedding-based methods, and graph neural network-based (GNN-based) methods. Additionally, the methods for network alignment under different conditions, such as in attributed networks, heterogeneous networks, directed networks, and dynamic networks, are presented. Furthermore, the challenges and the open issues for future studies are also discussed.
- Abstract（参考訳）: 複雑なネットワークは、物理的または仮想的な複雑なシステムをモデル化するために頻繁に使用される。
複数のシステムにまたがる特定のエンティティが存在する場合、ネットワーク間で対応する関係を明らかにすることが重要である。
この問題はネットワークアライメントとして知られ、重要な意味を持つ。
複雑なシステム構造や振る舞いの理解を深め、複雑なシステムの研究に関する理論物理学研究の検証と拡張を促進し、様々な分野における多様な実践的応用を促進する。
しかし、異なる分野にわたる複雑なネットワークの構造、特性、特性の変化により、ネットワークアライメントの研究は、一様性に欠ける用語や概念でさえも、各領域内でしばしば分離される。
本稿では,ネットワークアライメント研究の最近の進歩を包括的に要約し,ネットワークアライメントの特徴と,ネットワーク分析,バイオインフォマティクス,計算言語学,プライバシ保護といった分野の進歩を考察する。
構造整合性に基づく手法、ネットワーク埋め込みに基づく手法、グラフニューラルネットワークに基づく(GNNベースの)手法など、さまざまなメソッドの実装原則、プロセス、パフォーマンスの違いを詳細に分析する。
また、属性ネットワーク、異種ネットワーク、有向ネットワーク、動的ネットワークなど、異なる条件下でのネットワークアライメントの手法を提示する。
さらに,今後の研究の課題と課題についても論じる。
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