Problemet med utvecklingsnätverksanalys har fått ökad uppmärksamhet under de senaste åren, på grund av ett ökande antal nätverk, som påträffas i timliga miljöer. Till exempel, sociala nätverk, kommunikationsnät och informationsnät utvecklas kontinuerligt över tiden, och det är önskvärt att lära sig intressanta trender om hur nätverksstrukturen utvecklas över tid, och i termer av andra intressanta trender. En utmanande aspekt av nätverk är att de i sig är resistenta mot parametrisk modellering, vilket gör att vi verkligen kan uttrycka kanterna i nätverket som funktioner av tid. Detta beror på att, till skillnad från multidimensionell data, kanterna i nätverket återspeglar interaktioner mellan noder, och det är svårt att självständigt modellera kanten som en funktion av tiden, utan att ta hänsyn till dess korrelationer och interaktioner med angränsande kanter. Lyckligtvis visar vi att det verkligen är möjligt att uppnå detta mål med användning av en matris factorization, där posterna parameteriseras med tiden. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för oss att representera nätets kantstruktur enbart som en funktion av tiden, och förutsäga utvecklingen av nätverket över tiden. Detta öppnar möjligheten att använda metoden för en mängd olika problem med tidsbundna nätverksanalyser, såsom att förutsäga framtida trender i strukturer, förutsäga länkar och nodecentriska anomalier/eventsdetektering. Denna flexibilitet beror på det allmänna sätt på vilket metoden gör det möjligt för oss att uttrycka nätverkets struktur som en funktion av tiden. Vi presenterar ett antal experimentella resultat på ett antal tidsdata som visar effektiviteten i tillvägagångssättet.
Till exempel Yu et al. REF-modell för kanternas tidsmässiga status som en funktion av tidsbaserad på NMF i dynamiska nätverk.
Temporally Factorized Network Modeling for Evolutionary Network Analysis
{'venue': "WSDM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}