- Подход к прогнозированию ссылок в сложных направленных сетях на основе асимметричного подобия-популярности (arXiv)
Автор: Хафида Бенхидур, Лама Альмешхас, Саид Керраче.
Аннотация: Сложные сети — это графы, представляющие реальные системы, обладающие уникальными характеристиками, которых нет в чисто регулярных или полностью случайных графах. Изучение таких систем является жизненно важным, но сложным из-за сложности лежащих в их основе процессов. Тем не менее, в последние десятилетия эта задача упростилась благодаря наличию больших объемов сетевых данных. Прогнозирование связи в сложных сетях направлено на оценку вероятности того, что связь между двумя узлами отсутствует в сети. Ссылки могут отсутствовать из-за несовершенства сбора данных или просто потому, что они еще не появились. Обнаружение новых отношений между сущностями в сетевых данных привлекло внимание исследователей в различных областях, таких как социология, информатика, физика и биология. Большинство существующих исследований сосредоточено на предсказании ссылок в неориентированных сложных сетях. Однако не все реальные системы можно точно представить как неориентированные сети. Это упрощающее допущение часто делается при использовании алгоритмов прогнозирования ссылок, но оно неизбежно приводит к потере информации о связях между узлами и снижению эффективности прогнозирования. В этой статье представлен метод предсказания ссылок, специально разработанный для ориентированных сетей. Он основан на парадигме сходства-популярности, которая недавно доказала свою эффективность в неориентированных сетях. Представленные алгоритмы обрабатывают асимметрию в отношениях узлов, моделируя ее как асимметрию сходства и популярности. Учитывая наблюдаемую топологию сети, алгоритмы аппроксимируют скрытые сходства как расстояния кратчайшего пути, используя веса ребер, которые фиксируют и учитывают асимметрию ссылок и популярность узлов. Предлагаемый подход оценивается в реальных сетях, и экспериментальные результаты демонстрируют его эффективность в прогнозировании отсутствующих ссылок в широком спектре типов и размеров сетевых данных.
2. Синхронизация многовзвешенных и направленных сложных сетей с заданным временем (arXiv)
Автор: Линлун Сюй, Сивэй Лю.
Аннотация: В этой заметке мы изучаем синхронизацию заданного времени (PT) мультивзвешенных и направленных сложных сетей (MWDCN) с помощью управления закреплением. В отличие от синхронизации с конечным и фиксированным временем время синхронизации может быть задано по мере необходимости, что не зависит от начальных значений и параметров, таких как сила связи. Прежде всего, мы раскрываем сущность устойчивости ТП по несобственному интегралу, правилу Лопиталя и теории разложения Тейлора. В нашу новую модель могут быть включены многие контроллеры, установленные ранее для обеспечения стабильности ПТ. Затем мы применяем этот новый результат к MWDCN в качестве приложения. Ошибка синхронизации в заданное время тщательно обсуждается, чтобы можно было достичь PT-синхронизации. Топология сети может быть направленной и несвязанной, что означает, что внешние матрицы связи (ОСМ) могут быть асимметричными и несвязанными. Отношения между узлами могут быть кооперативными или конкурентными, поэтому элементы в OCM и внутренних матрицах связи (ICM) могут быть положительными или отрицательными. Мы используем метод перестановки порядка переменных, чтобы объединить ICM и OCM вместе, чтобы получить матрицы сумм, которые могут создать мост между мультивзвешенными и одновзвешенными сетями. Наконец, моделирование представлено, чтобы проиллюстрировать эффективность нашей теории.
