Multi-layered nätverk har nyligen vuxit fram som en ny nätverksmodell, som naturligtvis befinner sig i många högeffektiva tillämpningsområden, allt från kritiska inter-beroende infrastrukturnätverk, biologiska system, organisation-nivå samarbeten, till plattformsoberoende e-handel, etc. Tvärskiktsberoende, som beskriver beroenden eller associationer mellan noder över olika skikt/nätverk, spelar ofta en central roll i många datautvinningsuppgifter på sådana flerskiktsnätverk. Ändå är det fortfarande en skrämmande uppgift att exakt veta det gränsöverskridande beroendet en tidigare. I detta dokument tar vi upp problemet med att dra slutsatsen att det saknas överskridande beroenden av flerskiktsnätverk. Nyckelidén bakom vår metod är att betrakta den som ett kollektivt problem med samverkande filtrering. Genom att formulera problemet till en legaliserad optimeringsmodell föreslår vi en effektiv algoritm för att hitta den lokala optiman med linjär komplexitet. Dessutom härleder vi en online-algoritm för att rymma nya noder, vars komplexitet är bara linjär wrt storleken på grannskapet av den nya noden. Vi utför omfattande empiriska utvärderingar för att visa de föreslagna metodernas effektivitet och ändamålsenlighet.
I REF föreslås en samverkande filtreringsbaserad metod för att dra slutsatsen att beroenden mellan lager saknas i flerskiktsnätverk.
FASCINATE: Fast Cross-Layer Dependency Inference on Multi-layered Networks
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}