Detecting Dynamic States of Temporal Networks Using Connection Series Tensors
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Many temporal networks exhibit multiple system states, such as weekday and weekend patterns in social contact networks.
The detection of such distinct states in temporal network data has recently been studied as it helps reveal underlying dynamical processes.
A commonly used method is network aggregation over a time window, which aggregates a subsequence of multiple network snapshots into one static network.
This method, however, necessarily discards temporal dynamics within the time window.
Here we propose a new method for detecting dynamic states in temporal networks using connection series (i.e., time series of connection status) between nodes.
Our method consists of the construction of connection series tensors over nonoverlapping time windows, similarity measurement between these tensors, and community detection in the similarity network of those time windows.
Experiments with empirical temporal network data demonstrated that our method outperformed the conventional approach using simple network aggregation in revealing interpretable system states.
In addition, our method allows users to analyze hierarchical temporal structures and to uncover dynamic states at different spatial/temporal resolutions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Cao, Shun& Sayama, Hiroki. 2020. Detecting Dynamic States of Temporal Networks Using Connection Series Tensors. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145734
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Cao, Shun& Sayama, Hiroki. Detecting Dynamic States of Temporal Networks Using Connection Series Tensors. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145734
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Cao, Shun& Sayama, Hiroki. Detecting Dynamic States of Temporal Networks Using Connection Series Tensors. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145734
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1145734
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر