动态网络聚合为图序列的非改变时间尺度
社会与信息网络
2018-05-17 v1
摘要
许多来自真实世界的动态网络都是链接流，即三元组 的有限集合，其中 和 是在时间 具有链接的两个节点。大量关于这些对象的研究首先以长度 的不相交时间窗口聚合数据，从而获得一个图序列，并在其上开展所有后续分析。本文关注所选取的 对所得图序列的影响。我们探讨了一个基本问题：使用给定 形成的图序列是否忠实地描述了原始链接流。我们通过证明此类动态网络对 存在一个阈值（我们称之为饱和尺度）来回答该问题，超过该阈值后链接流的传播性质发生改变，而在此之前基本得以保持。我们设计了一种自动方法来确定任意链接流的饱和尺度，并在多个真实世界数据集上应用与验证。
引用
@article{arxiv.1805.06188,
title = {Non-Altering Time Scales for Aggregation of Dynamic Networks into Series of Graphs},
author = {Yannick Léo and Christophe Crespelle and Eric Fleury},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.06188},
year = {2018}
}