利用动态图嵌入轨迹赋能跨学科洞察

我们开发了DyGETViz，一个用于有效可视化动态图（DGs）的新型框架，动态图普遍存在于各种现实世界系统中。该框架利用离散时间动态图（DTDG）模型的最新进展，巧妙地处理动态图固有的时间动态性。DyGETViz有效捕捉了这些图中的微观和宏观结构变化，为表示复杂且大规模的动态图提供了一种稳健的方法。DyGETViz的应用扩展到多个领域，包括动物行为学、流行病学、金融学、遗传学、语言学、传播学、社会学和国际关系。通过其实现，DyGETViz揭示或证实了各种关键见解。这些包括在线社区中内容分享模式的多样性和专业化程度、词汇在数十年间的时间演化，以及衰老相关基因与非衰老相关基因所展现的不同轨迹。重要的是，DyGETViz通过简化动态图的复杂性，增强了非领域专家对科学发现的可访问性。我们的框架已作为开源Python包发布，供不同学科使用。我们的工作不仅解决了可视化和分析DTDG模型方面的持续挑战，也为未来跨学科的动态图表示与分析研究奠定了基本框架。