判别度普遍决定多层网络的重构
物理与社会
2020-01-28 v1 数据分析、统计与概率
摘要
网络重构是理解网络系统动力学行为的基础。许多系统由具有多种交互类型的多层网络建模，与对应的聚合网络相比表现出完全不同的动力学行为。遗憾的是，在许多情况下，仅能获得聚合拓扑与网络层的部分观测，这迫切要求重构多层网络。我们填补了这一空白，基于期望最大化(Expectation-Maximization)框架开发了数学与计算工具以重构多层网络层结构。重构精度取决于多种因素，如部分观测与网络特征，限制了我们预测和分配观测的能力。令人惊讶的是，通过使用平均场近似，我们发现一个整合了所有这些因素的判别指标普遍决定了重构的精度。该发现使我们能够设计最优策略，在固定预算下分配部分观测，从而促进多层网络的最优重构。为了进一步评估我们方法的性能，我们不仅在结构上，还在多层网络上预测动力学行为，包括渗流、随机游走与传播过程。最后，将我们的方法应用于取自生物、交通与社会领域的经验多层网络，证实了理论分析。
引用
@article{arxiv.2001.09809,
title = {Discrimination universally determines reconstruction of multiplex networks},
author = {Mincheng Wu and Jiming Chen and Shibo He and Youxian Sun and Shlomo Havlin and Jianxi Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.09809},
year = {2020}
}