Automatic network fingerprinting through single-node motifs.
Automatic network fingerprinting through single-node motifs.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0015765
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发表时间：
2011-01-31
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Kaiser M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Echtermeyer C;Costa Lda F;Rodrigues FA;Kaiser M
复杂网络的特征在于其特定的连接模式（网络基序），但它们的构建块也可以通过节点基序（一种局部网络特征的组合）来识别和描述。Costa等人提出了一种识别单个节点基序的技术（L. D. F.科斯塔，F。A.罗德里格斯角C. Hilgetag和M.凯泽，欧罗巴。信件：87，1，2009）。在这里，我们首先建议改进的方法，包括如何可以自动确定其参数。这样的自动例程使得许多网络的高通量研究成为可能。其次，在不同的网络序列中验证了新的例程。第三，我们提供了一个例子，该方法可以用来分析网络时间序列。总之，我们提供了一个强大的方法，系统地发现和分类网络的特征节点。与经典的基序分析相比，我们的方法可以识别特定于网络的单个组件（这里是节点）。人们可能会发现，像以前的集线器这样的特殊节点在现实世界的网络中发挥着关键作用。
Complex networks have been characterised by their specific connectivity patterns (network motifs), but their building blocks can also be identified and described by node-motifs—a combination of local network features. One technique to identify single node-motifs has been presented by Costa et al. (L. D. F. Costa, F. A. Rodrigues, C. C. Hilgetag, and M. Kaiser, Europhys. Lett., 87, 1, 2009). Here, we first suggest improvements to the method including how its parameters can be determined automatically. Such automatic routines make high-throughput studies of many networks feasible. Second, the new routines are validated in different network-series. Third, we provide an example of how the method can be used to analyse network time-series. In conclusion, we provide a robust method for systematically discovering and classifying characteristic nodes of a network. In contrast to classical motif analysis, our approach can identify individual components (here: nodes) that are specific to a network. Such special nodes, as hubs before, might be found to play critical roles in real-world networks.
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