論文の概要: Machine Learning for Static and Single-Event Dynamic Complex Network Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17577v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 13:44:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.407659
• Title: Machine Learning for Static and Single-Event Dynamic Complex Network Analysis
• Title（参考訳）: 静的・単一イベント動的ネットワーク解析のための機械学習
• Authors: Nikolaos Nakis,
• Abstract要約: この論文の主な目的は、静的および単一イベント動的ネットワークのグラフ学習表現のための新しいアルゴリズムアプローチを開発することである。 我々は、ラテント・スペース・モデルや、より具体的には、ホモフィリー、推移性、バランス理論といった重要なネットワーク特性を自然に伝達するラテント・ディスタンス・モデルに焦点をあてる。 この論文は、ネットワーク構造の階層的表現、コミュニティの特徴付け、ネットワークの極端プロファイルの同定、時間的ネットワークの動的影響など、構造を意識したネットワーク表現を作ることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.24890820102255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The primary objective of this thesis is to develop novel algorithmic approaches for Graph Representation Learning of static and single-event dynamic networks. In such a direction, we focus on the family of Latent Space Models, and more specifically on the Latent Distance Model which naturally conveys important network characteristics such as homophily, transitivity, and the balance theory. Furthermore, this thesis aims to create structural-aware network representations, which lead to hierarchical expressions of network structure, community characterization, the identification of extreme profiles in networks, and impact dynamics quantification in temporal networks. Crucially, the methods presented are designed to define unified learning processes, eliminating the need for heuristics and multi-stage processes like post-processing steps. Our aim is to delve into a journey towards unified network embeddings that are both comprehensive and powerful, capable of characterizing network structures and adeptly handling the diverse tasks that graph analysis offers.
• Abstract（参考訳）: この論文の主な目的は、静的および単一イベント動的ネットワークのグラフ表現学習のための新しいアルゴリズムアプローチを開発することである。 このような方向において、我々はラテント・スペース・モデル(Latent Space Models)のファミリー、具体的には、ホモフィリ、推移性、バランス理論といった重要なネットワーク特性を自然に伝達するラテント・ディスタンス・モデル(Latent Distance Model)に焦点をあてる。 さらに,ネットワーク構造の階層的表現,コミュニティの特徴付け,ネットワークの極端プロファイルの同定,時間的ネットワークの動的定量化などを実現する。 重要なことは、提示された手法は統一的な学習プロセスを定義するように設計されており、ヒューリスティックスや後処理ステップのような多段階プロセスは不要である。 我々の目標は、包括的かつ強力で、ネットワーク構造を特徴付けることができ、グラフ解析が提供する多様なタスクを効果的に処理できる、統合されたネットワーク埋め込みへの旅を掘り下げることです。

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