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从序列中恢复网络拓扑和动力学：一种机器学习方法

作者

上市的：
  • 卢卡斯·格雷罗
  • Filipi N.席尔瓦。
  • 迭戈·R·阿曼西奥。

摘要

序列在无数现实世界场景中普遍存在，因此必须辨别符号生成背后的机制，并随后解码复杂的系统行为。与主要依赖马尔可夫链和时间序列分析的传统图分析方法不同，本文提供了一个基于网络科学的新视角，以理解代理在网络拓扑中导航产生的序列。虽然生成此类序列的潜在过程在现实世界中通常是隐藏的，但我们的研究检验了共现方法在负责序列生成的网络拓扑和代理动力学双重重建中的有效性。我们的方法独特地深入研究了基于网络的随机启发式和现实网络中经常出现的特性。我们对重构网络的特征描述揭示了有关用于创建序列的过程和拓扑的宝贵信息。使用将网络拓扑和代理动力学的16种组合作为类的机器学习范式，我们获得了87%的准确率，生成的序列中访问的节点少于40%。更广泛的序列结果产生了改进的机器学习模型。我们的研究结果表明，所提出的方法可以扩展到序列分类和理解序列生成背后的机制。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eee:phsmap:v:638:y:2024:i:c:s0378437124001262
    DOI:10.1016/j.physa.2024.129618
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