网络的内在尺度很小
社会与信息网络
2019-01-29 v1 机器学习
物理与社会
机器学习
摘要
我们将网络开始显现其自身特征的内在尺度定义为：网络中的子图（由随机游走生成）能够与该网络的一个扰动副本中相似大小的子图区分开来的尺度。我们对多个网络的内在尺度进行了广泛研究，范围涵盖结构化的（如道路网络）到临时且无结构的（如众包信息网络），乃至生物网络。我们发现：(a) 内在尺度小得惊人（7-20 个顶点），尽管这些网络比其大许多个数量级。(b) 内在尺度量化了网络中的“结构”——为特定任务显式构建的网络具有更小的内在尺度。(c) 不同尺度上的结构可能是脆弱的（易被破坏）或鲁棒的。
引用
@article{arxiv.1901.09680,
title = {The Intrinsic Scale of Networks is Small},
author = {Malik Magdon-Ismail and Kshiteesh Hegde},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.09680},
year = {2019}
}