ネットワーク内の影響力の強い頂点と脆弱な頂点の特定: 単変量時系列と多変量時系列の間の伝達エントロピーの推定を通して
ネットワーク内の各ノードの全体システムに対する影響力と全体システムからの影響を定量化することで、最も影響力の強い「ハブ」ノードと最も脆弱な「アンチハブ」ノードを特定する。
メッセージ交換プロセスを通じた弱い絆の重要性の解明
高次ネットワークの構造的特徴を表す代数トポロジーに基づく指標を用いることで、ブリッジング・タイの強さを説明できる。また、エッジ PageRank指標は、有用な情報を伝達できる構造的位置にある弱い絆を強調する。
重要な時間的ソーシャルネットワークにおけるグローバルおよび準局所的な中心性尺度に基づく重要ノードの検出
時間的ネットワークにおける重要ノードを特定するための3つの新しい尺度を提案し、それらの尺度がSIR伝染病モデルや網羅性に与える影響を分析することで、これらの尺度の潜在的な応用を明らかにする。
ネットワークの多重コアからなる分解の効率的な処理と分析
ローカルハブ中心性に基づいたエッジ除去手法により、ネットワークを階層的に分解し、コアとシェルの構造を明らかにする。
大規模ネットワークにおける行列関数の高速モンテカルロアルゴリズム
本論文では、行列関数の近似計算を行うための新しい確率的アルゴリズムを提案する。従来のモンテカルロ法は1つの行列要素ずつ処理するのに対し、本手法は行列の全行列要素を一度に処理することで、大幅な収束速度の向上を実現する。この手法を用いて、大規模ネットワークのサブグラフ中心性と総コミュニケーション能力を効率的に計算できることを示す。
ネットワーク整列のための頑健なノード特徴拡張
ネットワーク整列タスクを効果的に実行するためのノード特徴拡張手法を提案し、従来手法を大幅に上回る性能を示す。
二層ネットワークにおける中心性指標と意見動態の調査
二層ネットワークにおける中心性指標と意見動態プロセスの関係を調査し、中心性の高い「権威的」ノードの中心性と意見合意時間の間に強い負の相関があることを発見した。
ネットワークの最大モジュラリティ分割を正確かつ近似的に最適化するバヤンアルゴリズム
バヤンアルゴリズムは、ネットワークのモジュラリティを正確に最大化するか、所定の精度範囲内で近似的に最大化することができる。
インフラストラクチャネットワークの強靭性: L1正則化最小二乗法によるスパースエッジ変化の特定
ノイズの中でも、L1正則化最小二乗法を用いることで、インフラストラクチャネットワークにおけるスパースなエッジ変化を効率的に特定できる。
動的スケールフリーネットワークの同期化におけるスケールフリー特性の持続可能性
動的スケールフリーネットワークの同期化の際、ネットワークの特性がスケールフリー特性から逸脱する可能性がある。
© 2024 by Linnk AI