論文の概要: Information Filtering Networks: Theoretical Foundations, Generative Methodologies, and Real-World Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03812v1
• Date: Fri, 02 May 2025 12:30:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.834534
• Title: Information Filtering Networks: Theoretical Foundations, Generative Methodologies, and Real-World Applications
• Title（参考訳）: 情報フィルタリングネットワーク:理論基礎・生成方法論・実世界の応用
• Authors: Tomaso Aste,
• Abstract要約: 情報フィルタリングネットワーク(IFN)は複雑なシステムをモデリングするための強力なフレームワークを提供する。 本総説では, IFNの理論的基礎, 施工方法, 多様な応用について概説する。 アプリケーションは金融、生物学、心理学、人工知能などの分野にまたがっており、IFNは解釈可能性、計算効率、予測性能を改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.44755919161855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information Filtering Networks (IFNs) provide a powerful framework for modeling complex systems through globally sparse yet locally dense and interpretable structures that capture multivariate dependencies. This review offers a comprehensive account of IFNs, covering their theoretical foundations, construction methodologies, and diverse applications. Tracing their origins from early network-based models to advanced formulations such as the Triangulated Maximally Filtered Graph (TMFG) and the Maximally Filtered Clique Forest (MFCF), the paper highlights how IFNs address key challenges in high-dimensional data-driven modeling. IFNs and their construction methodologies are intrinsically higher-order networks that generate simplicial complexes-structures that are only now becoming popular in the broader literature. Applications span fields including finance, biology, psychology, and artificial intelligence, where IFNs improve interpretability, computational efficiency, and predictive performance. Special attention is given to their role in graphical modeling, where IFNs enable the estimation of sparse inverse covariance matrices with greater accuracy and scalability than traditional approaches like Graphical LASSO. Finally, the review discusses recent developments that integrate IFNs with machine learning and deep learning, underscoring their potential not only to bridge classical network theory with contemporary data-driven paradigms, but also to shape the architectures of deep learning models themselves.
• Abstract（参考訳）: IFN(Information Filtering Networks)は、多変量依存関係をキャプチャする、グローバルに疎結合だが局所的に密で解釈可能な構造を通じて、複雑なシステムをモデリングするための強力なフレームワークを提供する。 本総説では, IFNの理論的基礎, 施工方法, 多様な応用について概説する。 The Triangulated Maximally Filtered Graph (TMFG) やthe Maximally Filtered Clique Forest (MFCF) など、初期のネットワークモデルから高度な定式化まで、その起源を追究し、IFNが高次元データ駆動モデリングにおける重要な課題にどう対処するかを強調した。 IFNとその構成法は本質的には高次ネットワークであり、より広い文献でしか普及していない単純な複雑構造を生成する。 アプリケーションは金融、生物学、心理学、人工知能などの分野にまたがっており、IFNは解釈可能性、計算効率、予測性能を改善している。 IFNは、グラフィカルLASSOのような従来の手法よりも精度とスケーラビリティの高いスパース逆共分散行列を推定できる。 最後に、IFNと機械学習とディープラーニングを統合する最近の発展について論じ、従来のネットワーク理論と現代のデータ駆動パラダイムを橋渡しするだけでなく、ディープラーニングモデル自体のアーキテクチャを形作る可能性についても論じる。

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