network motifs | BriefGPT - AI 论文速递

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频繁子图挖掘的表示学习
通过组合图神经网络、顺序嵌入空间和高效搜索策略，Subgraph Pattern Miner (SPMiner) 实现了在大型目标图中近似查找频繁子图模式，并相较于现有方法和可能的神经替代方案具有更高准确性、更快速度和更好的可扩展性。
PDF5 months ago
多分辨率张量分解用于多空间传递网络
本文研究足球空间传球数据的建模和分析，开发了一种基于多分辨率数据表示和泊松非负块项分解模型的方法，自动生成网络图案以概括不同球队的传球策略并探究其对战绩的影响，文中应用了 2014 年世界杯的详细传球记录数据。
PDF6 years ago
基于主题模式的争议识别方法
本研究研究 Social Media 中的争议话题，提出了一种通过利用网络模式检测 Social Media 中争议话题的方法，该方法基于用户交互的局部模式，不需要了解自然语言，95% 的准确度比传统的句子分析方法和传播模型方法都有很大的改
PDF7 years ago
时间网络中的 Motifs
本文发展了时态网络模体的概念以及一个计算方法。结果表明不同领域的网络拥有显著不同的模体计数，同一领域的网络则有类似的模体计数，不同的模体发生在不同的时间尺度上。
PDF8 years ago
大规模图中奇异子结构的快速准确挖掘：摇摆随机游走
本文提出了一种新的算法 Waddling Random Walk（WRW），用于估计任意大小的图相对浓度，并通过在可访问的节点路径上进行随机游走来采样子图以提高计算效率、精度与准确性。通过使用广泛使用的图形数据集，该算法在速度、精度和准确性
PDF8 years ago
KDD高效估计大型网络的基序统计量
本文提出了一种基于抽样的算法，有效地从大规模网络中准确估算子图统计量，并展示实验结果表明其能更加快速地完成与现行技术相同准确度的查询量（样本量）
PDF11 years ago
复杂网络中的子图中心性
本文介绍了一种新的中心度量，可以通过节点在网络中的所有子图中的参与情况来表征节点的重要性，具有较好的研究网络图案的性质。研究结果表明，该方法能够更好地区分网络中的节点，并且展现了一定的实用性和可靠性。
PDF19 years ago
几何网络中的子图和网络基元
分析几何网络模型，提出了节点在点阵上排列的概念，并对 3 和 4 节点子图进行分析，发现许多真实世界的网络模式不仅仅是受到几何模型的影响，而是被选择为具有定义信息处理功能的基本电路元件。
PDF20 years ago