Många stora nätverksdatamängder är bullriga och innehåller länkar som representerar förbindelser med låg intensitet som är svåra att skilja från slumpmässiga interaktioner. Detta är särskilt relevant för data med hög genomströmning från systembiologi, storskaliga ekologiska data, men också för Web 2.0-data om människainteraktioner. I dessa nätverk med saknade och falska länkar, är det möjligt att förfina data baserat på principen om strukturell likhet, som bedömer det gemensamma grannskapet av två noder. Genom att använda likhetsåtgärder för att globalt ranka alla möjliga länkar och välja de topprankade paren, kan sanna länkar valideras, saknade länkar härledas, och falska observationer tas bort. Många liknande åtgärder har föreslagits i detta syfte, men det finns ingen allmän enighet om vilken som ska användas. I den här artikeln bidrar vi först med en uppsättning riktmärken för komplexa nätverk från tre olika miljöer (e-handel, systembiologi och sociala nätverk) och möjliggör därmed en kvantitativ prestandaanalys av klassiska nodliknande åtgärder. Baserat på detta föreslår vi sedan en ny metod för länkbedömning kallad z* som bedömer den statistiska betydelsen av antalet gemensamma grannar i jämförelse med det förväntade värdet i en lämpligt vald slumpmässig grafmodell och som är en konsekvent topppresterande algoritm för alla referensvärden. Förutom en global rankning av länkar, använder vi också denna metod för att identifiera de mest liknande grannarna i varje enskild nod i en lokal rankning, vilket visar mångsidigheten av metoden i två olika scenarier och öka dess tillämplighet. Slutligen utför vi en undersökande analys av en oceanografisk planktondatauppsättning och finner att distributionen av mikrober följer liknande biogeografiska regler som för makroorganismer, ett resultat som avvisar den globala spridningshypotesen för mikrober.
Och Spitz et al. I REF bedömdes de låga intensitetsförhållandena i komplexa bipartitnät med hjälp av nodebaserade likhetsåtgärder.
Assessing Low-Intensity Relationships in Complex Networks
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}