Många nätverk i den verkliga världen innehåller ett statistiskt överraskande antal subgrafer, så kallade nätverksmotiv. I det förhärskande synsättet på motivanalys upptäcks nätverksmotiv genom att subgraffrekvenserna i det ursprungliga nätverket jämförs med en statistisk nullmodell. I detta dokument föreslår vi ett alternativ till motivanalys där nätverksmotiv definieras som konnektivitetsmönster som förekommer i ett subgrafomslag som representerar nätverket med minimal totalinformation. En subgraf omslag definieras som en uppsättning subgrafer så att varje kant av grafen finns i minst en av subgraferna i omslaget. Några nyligen införda slumpmässiga grafmodeller som kan innehålla betydande densiteter av motiv har naturliga formuleringar i form av subgraph omslag och den presenterade metoden kan användas för att matcha nätverk med sådana modeller. För att bevisa det praktiska värdet av vårt tillvägagångssätt presenterar vi också en heurist för det resulterande NP-hårda optimeringsproblemet och ger resultat för flera verkliga nätverk.
Författarna i REF märker att verkliga nätverk innehåller betydande densiteter av olika motiv.
Subgraph covers -- An information theoretic approach to motif analysis in networks
{'venue': 'Phys. Rev. X 4, 041026 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Biology']}