Abstract-Ges en uppsättning k-nätverk, eventuellt med olika storlekar och inga överlappningar i noder eller länkar, hur kan vi snabbt bedöma likheter mellan dem? Finns det analogt en uppsättning sociala teorier som, när de representeras av ett litet antal beskrivande, numeriska drag, effektivt fungerar som en "signatur" för nätverket? Med sådana signaturer kommer att möjliggöra en mängd grafbrytning och sociala nätverk analys uppgifter, inklusive kluster, avvikande upptäckt, visualisering, etc. Vi föreslår en ny, effektiv och skalbar metod, kallad NETSIMILE, för att lösa ovanstående problem. Vårt förhållningssätt har följande önskvärda egenskaper: a) Det stöds av en uppsättning sociala teorier. (b) Det ger likhetspoäng som är storleksinvariant. (c) Den är skalbar och linjär i fråga om antalet länkar för grafsignaturextraktion. I omfattande experiment på många syntetiska och verkliga nätverk från olika domäner, NETSIMILE överträffar baslinje konkurrenter. Vi visar också hur vårt tillvägagångssätt möjliggör flera gruvdriftsuppgifter som klusterering, visualisering, diskontinuitetsdetektering, nätverksöverföringsinlärning och omidentifiering över nätverk.
NetSimile REF gör det möjligt att bedöma likheten mellan k-nätverk, eventuellt med olika storlekar och inga överlappningar i noder eller länkar.
Network similarity via multiple social theories
{'venue': "ASONAM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}