Förhållandet mellan enheter i komplexa system skulle kunna representeras med hjälp av nätverkens paradigm. Nätverksrepresentationen kan då avslöja dessa systems utveckling, struktur och dynamik. Ofta är det dyrt eller ogenomförbart att få de vetenskapliga data som krävs om nätverken. Med andra ord är mängden tillgängliga empiriska data otillräcklig för simulering, validering, verifiering och andra vetenskapliga uppgifter. I dessa situationer bör empiriska data utökas med syntetiska data som genereras från modeller på ett sådant sätt att systemets egenskaper bevaras i de syntetiska uppgifterna, även om dessa egenskaper är unika för systemet eller inte är helt kända, men befintliga metoder reproducerar endast en begränsad uppsättning specificerade nätverksegenskaper. Här introducerar vi en ny strategi för syntetisering av artificiella nätverk som realistiskt kan modellera en mängd olika nätverksegenskaper och som kallas flerskalig nätverksgenerering, eller som en specifik algoritm, MUSKETEER. Denna strategi skapar först en hierarki av aggregerade representationer av det ursprungliga nätverket, och omformulerar sedan problemet med nätverksgenerering på alla nivåer i denna hierarki för att ta hänsyn till egenskaper på flera skalor av systemet. Nätverket redigeras sedan på någon eller alla skalor, beroende på den önskade variationen i ensemblen av syntetiska nätverk. Vi finner att för många komplexa nätverk som tagits från verkliga system kan strategin bevara viktiga egenskaper med liten statistisk fördomsfullhet samtidigt som man uppnår hög variationsgrad och godtycklig skillnad från originalet. 18th International Conference on Information Fusion Washington, DC - juli 6-9, 2015 978-0-9824-4386-6/15/$31.00 ©2015 IEEE
Multiscale nätverksgeneratorn MUSKETEER REF är en redigeringsmetod som kan producera mycket realistiska syntetiska nätverk genom att tillämpa en lokal redigering vid olika grovkorniga upplösningar.
Multiscale network generation
{'venue': '2015 18th International Conference on Information Fusion (Fusion)', 'journal': '2015 18th International Conference on Information Fusion (Fusion)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}