Nätverk är ett grundläggande verktyg för att modellera komplexa system inom en rad olika områden, inklusive sociala nätverk och kommunikationsnät samt biologi och neurovetenskap. Små subgrafmönster i nätverk, så kallade nätverksmotiv, är avgörande för att förstå dessa systems struktur och funktion. Dock är nätverksmotivens roll i tidsbundna nätverk, som innehåller många tidsstämplade länkar mellan noderna, ännu inte klarlagd. Här utvecklar vi ett begrepp om ett temporalt nätverksmotiv som en elementär enhet för tidsbundna nätverk och ger en allmän metod för att räkna sådana motiv. Vi definierar temporal nätverk motiv som inducerade subgraphs på sekvenser av temporal kanter, designa snabba algoritmer för att räkna temporal motiv, och bevisa deras runtime komplexitet. Våra snabba algoritmer uppnår upp till 56,5x speedup jämfört med en baslinjemetod. Dessutom använder vi våra algoritmer för att räkna temporalmotiv i en mängd olika nätverk. Resultat visar att nätverk från olika domäner har betydligt olika motiv räknas, medan nätverk från samma domän tenderar att ha liknande motiv räknas. Vi finner också att olika motiv förekommer vid olika tidsskalor, vilket ger ytterligare insikter i temporalnätverkens struktur och funktion.
Paranjape m.fl. I REF definierades även δ-temporella motiv och föreslog beräkningsalgoritmer.
Motifs in Temporal Networks
{'venue': "WSDM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}