Det latenta beteendet hos ett fysiskt system som kan uppvisa extrema händelser som orkaner eller regn, är komplext. Nyligen har ett mycket lovande sätt att studera komplexa system vuxit fram genom konceptet komplexa nätverk. Nätverk som representerar relationer mellan enskilda objekt uppvisar vanligtvis samhällsdynamik. Konventionella metoder för detektering av samhället är främst inriktade på antingen gruvdrift av täta subgrafer i ett nätverk eller på att upptäcka stabila samhällen i tidsvariationsnätverk. I detta dokument formulerar vi en ny problem-upptäckt av prediktiva och fas-fördelade samhällen i kontrasterande grupper av nätverk, och föreslår en effektiv och effektiv maskininlärning lösning för att hitta sådana avvikande samhällen. Vi bygger olika grupper av nätverk som motsvarar olika systemfaser, såsom högre eller låg orkanaktivitet, upptäcker fasrelaterade systemkomponenter som frön för att hjälpa till att avgränsa sökområdet för gemenskapsgenerering i varje nätverk, och använder den föreslagna kontrastbaserade tekniken för att identifiera de föränderliga samhällena mellan olika grupper. De upptäckta avvikande samhällen är hypotes (1) att spela en viktig roll i att definiera målsystemets tillstånd och (2) skicklighet i systemets tillstånd när det används kollektivt i ensemble av prediktiva modeller. När de testades på de två viktiga problemen med extrema händelser, identifiering av tropiska cyklonrelaterade och av African Sahel nederbördsrelaterade klimatindex-vår algoritm, visade överlägsen prestanda när det gäller olika färdighets- och robusthetsmått, inklusive 8-16 % noggrannhetsökning, samt fysisk tolkningsbarhet av upptäckta samhällen. De experimentella resultaten visar också hur effektiv vår algoritm är på syntetiska dataset.
I REF har författarna försökt identifiera förekomsten av "anomala" samhällen i sådana stegvisa system.
Discovery of extreme events-related communities in contrasting groups of physical system networks
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}