Graphlet-orbit Transitions (GoT): A fingerprint for temporal network comparison.
Graphlet-orbit Transitions (GoT): A fingerprint for temporal network comparison.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0205497
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Silva F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Aparício D;Ribeiro P;Silva F
给定一组来自不同领域和不同规模的时间网络，我们如何比较它们？我们能否识别出既具有(i)特征又具有（ii）意义的进化模式？我们通过引入一种新的时间和拓扑网络指纹来解决这些挑战，这种指纹被称为石墨烯轨道转换（GoT）。我们证明了GoT提供了非常丰富和可解释的网络特征。我们的工作提出了对graphlet的扩展，并使用轨道的概念来封装每个子图中节点的角色。我们建立了一个过渡矩阵，根据节点的轨道跟踪节点的时间轨迹，从而描述它们的演变。在考虑这些矩阵时，我们还引入了度量（OTA）来比较两个网络。我们的实验表明，表示相似系统的网络具有特征轨道跃迁。与竞争的静态和动态最先进的方法相比，GoT正确地将与众所周知的图模型相关的合成网络进行分组，准确度超过30%。此外，我们在真实网络上的测试表明，GoT产生了高度可解释的结果，我们使用这些结果来深入了解特征轨道转换。
Given a set of temporal networks, from different domains and with different sizes, how can we compare them? Can we identify evolutionary patterns that are both (i) characteristic and (ii) meaningful? We address these challenges by introducing a novel temporal and topological network fingerprint named Graphlet-orbit Transitions (GoT). We demonstrate that GoT provides very rich and interpretable network characterizations. Our work puts forward an extension of graphlets and uses the notion of orbits to encapsulate the roles of nodes in each subgraph. We build a transition matrix that keeps track of the temporal trajectory of nodes in terms of their orbits, therefore describing their evolution. We also introduce a metric (OTA) to compare two networks when considering these matrices. Our experiments show that networks representing similar systems have characteristic orbit transitions. GoT correctly groups synthetic networks pertaining to well-known graph models more accurately than competing static and dynamic state-of-the-art approaches by over 30%. Furthermore, our tests on real-world networks show that GoT produces highly interpretable results, which we use to provide insight into characteristic orbit transitions.
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