从时间数据构建超图
摘要：时间事件数据是社会科学和自然科学中许多系统产生的一种数据，其中包括不相交集合中的节点之间的相互作用事件。例如，在线购物产生的购买事件的形式为（用户、产品、购买时间），植物-传粉者系统中的互惠互利的相互作用产生的传粉事件的形式为（昆虫、植物、传粉时间）。这些数据集可以被有意义地建模为时间超图快照，其中一个集合内的多个节点（即在线购物者）共享一个超边，如果它们在给定的时间窗口内与另一个集合内的共同节点（即购买相同产品）进行了交互。这使得可以应用一系列超图分析技术。然而，通常很难确定选择这些时间快照的数量和持续时间，这对最终的超图表示产生了很大影响。在这里，我们提出了一个基于最小描述长度原则的原则性、高效、非参数的解决方案，通过提取能够最佳地捕捉时间事件数据中结构规律的时间超图快照。我们在真实和合成数据集上展示了我们的方法，发现它们可以在存在相当大噪声的情况下恢复植入的人工超图结构，并揭示人类移动数据中有意义的活动波动。
作者：Alec Kirkley
论文ID：2308.16546
分类：Social and Information Networks
分类简称：cs.SI
提交时间：2023-09-01