Network Inference From Co-Occurrences
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of networks is a fundamental problem arising in numerous fields of science and technology, including communication systems, biology, sociology, and neuroscience. Unfortunately, it is often difficult, or impossible, to obtain data that directly reveal network structure, and so one must infer a network from incomplete data. This paper considers inferring network structure from "co-occurrence" data: observations that identify which network components (e.g., switches, routers, genes) carry each transmission but do not indicate the order in which they handle the transmission. Without order information, the number of networks that are consistent with the data grows exponentially with the size of the network (i.e., the number of nodes). Yet, the basic engineering/evolutionary principles underlying most networks strongly suggest that not all data-consistent networks are equally likely. In particular, nodes that co-occur in many observations are probably closely connected. With this in mind, we model the co-occurrence observations as independent realizations of a random walk on the network, subjected to a random permutation to account for the lack of order information. Treating permutations as missing data, we derive an expectation-maximization (EM) algorithm for estimating the random walk parameters. The model and EM algorithm significantly simplify the problem, but the computational complexity of the reconstruction process does grow exponentially in the length of each transmission path. For networks with long paths, the exact e-step may be computationally intractable. We propose a polynomial-time Monte Carlo EM algorithm based on importance sampling and derive conditions that ensure convergence of the algorithm with high probability. Simulations and experiments with Internet measurements demonstrate the promise of this approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».