Moderna nätverk är mycket stora och utvecklas också med tiden. I takt med att deras storlek ökar ökar också komplexiteten i att utföra nätverksanalyser. Att få en mindre representation av ett temporalt nätverk med liknande egenskaper kommer att hjälpa i olika data mining uppgifter. I detta dokument studerar vi det nya problemet med att få en mindre spridningsekvivalent representation av en uppsättning tidsgenererande nätverk. Vi formulerar först ett välgrundat och allmänt problem med kondensering av tidsnätet baserat på nätverkets så kallade systemmatris. Vi föreslår då NetCondense, en skalbar och effektiv algoritm som löser detta problem med hjälp av noggranna omvandlingar i sub-kvadratisk körtid och linjär rymdkomplexitet. Våra omfattande experiment visar att vi kan minska storleken på stora verkliga timliga nätverk (från flera domäner som sociala, medförfattare och e-post) avsevärt utan mycket förlust av information. Vi visar också den breda tillämpligheten av NetCondense genom att utnyttja den för flera uppgifter: till exempel använder vi den för att förstå, utforska och visualisera de ursprungliga dataseten och för att även snabba upp algoritmer för influencemaximization problem på timliga nätverk.
En annan uppgift som har att göra med både nätverksjämförelse och nätverksvisualisering är nätkondensering REF; dess syfte är att minska storleken på tidsnätet avsevärt utan att förlora mycket information.
Condensing Temporal Networks using Propagation
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}