מושגי ליבה
高次ネットワークの表現と学習に関する包括的な調査結果を提供する。
תקציר
この報告書は、伝統的なダイアド形式のネットワークデータから高次構造を捉える方法や、新しい複雑な表現方法(例:単純複合体や超グラフ)に焦点を当てています。さらに、高次ネットワーク分析技術の基礎とアルゴリズム、さまざまな科学領域での応用事例について包括的かつ詳細に説明しています。特に、高次構造の重要性やその利用可能性が強調されており、実世界のデータから得られる新たな洞察を提供しています。
סטטיסטיקה
2002年以降、高次構造への関心が増加している。
モチーフ行列や切断係数など、新しい概念が導入されている。
高次グラフ信号処理や動的システムへの適用も議論されている。
脳内ネットワークや生物学的ネットワークでの利用が具体例として挙げられている。
ציטוטים
"Network data has become widespread, larger, and more complex over the years."
"Modeling higher-order networks has a long history."
"Some models have even changed or extended the network basics."
"As most existing network data is already collected as dyadic graphs, it is often impossible to recover the original higher-order interactions."
"With the fast development of computational resources and algorithmic tools, higher-order network analysis is now widely used across various fields leading to various discoveries."