不可约网络主干：基于最大熵的无偏图过滤

只有当连边代表真正的二元关系，且这种关系不能直接追溯到节点特定的属性（如大小、重要性或在某个嵌入空间中的坐标）时，网络才能提供对复杂系统的信息丰富且非冗余的描述。在任何现实世界网络中，一些连边对于这些局部属性可能是可约的，而另一些则是不可约的。尽管数据的可用性和分辨率不断提高，这种二分性依然存在，这实际上决定了对过滤技术的更强需求，旨在将本质连边与非本质连边区分开来。本文引入一种严格的方法，对于任意期望的统计显著性水平，输出不可约化到节点局部属性（即它们的度和强度）的网络主干。与以往方法不同，我们的方法采用精确的最大熵公式，保证过滤后的网络仅编码那些无法从局部信息推断出的连边。广泛的实证分析证实，这种方法揭示了那些原本隐藏在许多冗余关系中且其他方法无法获取的本质主干。例如，我们检索到了美国机场网络的轴辐式骨架以及国际贸易的许多专业化模式。由于不可约化到局部的运输和供需经济约束，这些主干突显了真正的高阶布线原则。