En rimlig representation av relationsinformationen mellan enheter i dynamiska system som en levande cell eller en social gemenskap är ett stokastiskt nätverk som topologiskt omkopplar och semantiskt utvecklas över tiden. Även om det finns en rik litteratur i att modellera statiska eller temporalt invarianta nätverk, har föga gjorts för att återställa nätverksstrukturen när nätverken inte är observerbara i ett dynamiskt sammanhang. I denna uppsats presenterar vi en ny maskininlärningsmetod som kallas TESLA, som bygger på en temporalt utjämnad l 1 -regulariserad logistisk regressionsformalism som kan gjutas som ett standard konvex-optimeringsproblem och lösas effektivt med hjälp av generiska lösare skalbara till stora nätverk. Vi rapporterar lovande resultat på återhämtning simulerade tidsvarierande nätverk, och på omvänd konstruktion den latenta sekvensen av temporalt omkoppling politiska och akademiska sociala nätverk från longitudinella data, och de evolverande gennätverk över mer än 4000 gener under livscykeln av Drosophila melanogaster från en microarray tid kurs vid en upplösning begränsad endast av provfrekvens. Tidsvarierande nätverk  på sociala nätverk  på gennätverk  med logistisk regression  på Lasso  på regularization  med optimering av Markov slumpmässiga fält I n många problem som uppstår inom sociala, biologiska och andra områden, är det ofta nödvändigt att analysera populationer av enheter (t.ex. individer, gener) sammankopplade med en uppsättning relationer (t.ex. vänskap, kommunikation, påverkan) representeras som ett nätverk. Realtidsanalyser av nätverksdata är viktiga för att upptäcka anomalier, förutsäga sårbarhet och bedöma de potentiella effekterna av insatser i olika sociala, biologiska eller tekniska system. Det är inte ovanligt att nätverksdata är stora, dynamiska, heterogena, bullriga och ofullständiga. Var och en av dessa egenskaper ger en viss komplexitet åt tolkningen och analysen av nätverken. Klassiska nätverksanalyser utgår oftast från att nätverken i fråga är fullt observerbara, statiska och isotropa. Med tanke på nätdatas heterogenitet och komplexitet på många områden är dessa antaganden begränsade. Till exempel, en majoritet av aktuella undersökningar av biologiska regulatoriska kretsar fokuserar på nätverk med invariant topologi över en given uppsättning molekyler, såsom ett proteinprotein interaktion nätverk över alla proteiner i en organism oavsett under vilka förhållanden enskilda interaktioner kan äga rum, eller ett statiskt gennätverk som härleds från microarray data även om proverna kan samlas in under en tidsperiod eller flera förhållanden. I verkligheten, under loppet av en cellprocess, såsom en cellcykel eller ett immunsvar, kan det finnas flera underliggande "tema" som bestämmer funktionerna i varje molekyl och deras relationer till varandra, och sådana teman är dynamiska och stokastiska. Som ett resultat, molekylära nätverk vid varje tidpunkt är kontextberoende och kan genomgå systematisk omkoppling, snarare än att vara invariant över tid. Ja, i en seminal studie av Luscombe et al. (1) Det visades att "aktiva reglerande vägar" i ett genuttrycks korrelationsnätverk av Saccharomyces cerevisiae uppvisar dramatiska topologiska förändringar och navtransience under en tidscellulär process och som svar på olika stimuli. Liknande fenomen är inte ovanliga på många andra områden, såsom utvecklingen av citeringsnätverk i vetenskapliga samhällen, och uppkomsten/destineringen av kryptiska samband och samhällen i samhället. Ett viktigt tekniskt hinder som hindrar oss från en djupgående undersökning av de mekanismer som ligger till grund för detta fenomen är bristen på seriella ögonblicksbilder av omkopplingsnätet under utvecklingen och utvecklingen av processen i fråga. Till exempel, under ett dynamiskt biologiskt system, är det vanligtvis tekniskt omöjligt att experimentellt bestämma tidsspecifika nätverkstopologier för en serie av tidspunkter baserade på tekniker som t.ex. tvåhybrid eller ChIP-chip experiment. Även om det finns en rik (och växande) litteratur om modellering av observerade nätverksdata i antingen statiska (2) eller dynamiska scenarier (3, 4, 5), med några få undantag (6, 7), har mycket mindre gjorts för att utveckla effektiva inferenstekniker för att återställa oobserverade nätverk topologier från nodal (dvs entity-wise) observationer i ett dynamiskt sammanhang. Befintliga metoder ignorerar vanligtvis potentiella nätverk som omkopplas under olika förhållanden, och leder till ett invariantt nätverk (8, 9, 10). Nyligen har en ny klass av modeller som kallas temporalt Exponentially Random Graph Model (tERGM) föreslagits för modellering nätverk som utvecklas över diskreta tidssteg (5). Den är baserad på en log-lineär graf övergångsmodell P (G t  och G t1 ) som definieras på en uppsättning tidsmässiga potentialer som fångar vissa egenskaper hos grafen som omkopplar dynamiken, såsom "gedge-stability", "reciprocity" och "transitivitet" statistik över tidsnära grafer. Baserat på tERGM utvecklades därefter en dold TERGM-modell (htERGM) för att införa stokastiska begränsningar på latenta rewiring-grafer så att man med tanke på en tidsserie av nodala attribut kan sluta sig till tidsspecifik nätverkstopologi baserad på den bakre fördelningen av G t av varje tidspunkt (7). Emellertid är den MCMC-baserade algoritmen i (7) för bakre inferens under htERGM mycket ineffektiv, och fram till nu, ger en effektiv inference algoritmer för denna modell förblir ett öppet problem. Vi föreslår TESLA, en ny maskininlärningsalgoritm för att återställa strukturen av tidsvarierande nätverk över en fast uppsättning noder från tidsserier av nodala attribut. I dessa nätverk innebär en kant mellan två noder ett beroende mellan deras nodaltillstånd, såsom co-aktivering i ett genregelverk. TESLA härstammar från akronymen TESLLOR, som står för TEMporally Smoothed l1-regularized LOgistic regression. Det representerar en ny utvidgning av den välkända lasso-stil sparsam struktur återvinning teknik, och bygger på ett viktigt antagande att tidsnära angränsande nätverk sannolikt inte kommer att vara dramatiskt skiljer sig från varandra i topologi, och därför är mer benägna att dela gemensamma kanter än temporalt distal nätverk. som bygger på den mycket skalbara iterative l1-regulariserade logistiska regressionsalgoritmen för uppskattning av enskilda glesa nät (11),
På samma sätt föreslog Ahmed och Xing REF en maskininlärningsalgoritm vid namn TESLA för att återställa den underliggande strukturen för tidsvariationsnätverk, som också skulle kunna användas på tidsgemenskapsdetektering.
Recovering time-varying networks of dependencies in social and biological studies
{'venue': 'Proc. Nat. Acad. Sci', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}