网络分析中实验算法学的指导原则
社会与信息网络
2019-04-10 v1
摘要
网络科学是一个高度跨学科的领域；对于网络数据的实证分析，它借鉴了多个研究领域的算法方法。因此，研究流程和技术结果的描述常常不同，有时差异很大。在本文中，我们关注网络分析算法工程中实验部分的 methodologies——这是以实证为重点的研究领域的重要成分。更准确地说，我们统一并调整来自不同领域的现有建议，提出通用的指导原则——包括统计分析——用于网络分析算法的系统评估。通过这种方式，新提出算法的性能可以得到恰当评估，与现有方案的比较也变得有意义。此外，作为主要技术贡献，我们提供了 SimexPal，一个高度自动化的工具，用于按照我们的指导原则执行和分析实验。为说明 SimexPal 和我们指导原则的优越性，我们将其应用于一个案例研究：我们设计、执行、可视化和评估了近期一种用于近似介数中心性（网络分析中的重要问题）的算法的实验。总之，我们的指导原则与 SimexPal 将现代化并补充先前在实验算法学方面的努力；它们不仅有益于网络分析，也有益于相关情境。
引用
@article{arxiv.1904.04690,
title = {Guidelines for Experimental Algorithmics in Network Analysis},
author = {Eugenio Angriman and Alexander van der Grinten and Moritz von Looz and Henning Meyerhenke and Martin Nöllenburg and Maria Predari and Charilaos Tzovas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.04690},
year = {2019}
}