그래프의 편향된 랜덤 워크
Biased random walk on a graph| 시리즈의 일부 | ||||
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네트워크 과학에서, 그래프에서 편향된 랜덤 워크는 진화하는 변수가 현재 상태에서 다양한 잠재적 새로운 상태 중 하나로 점프하는 시간 경로 과정이다. 순수 랜덤 워크와 달리 잠재적인 새로운 상태의 확률은 동일하지 않다.
그래프의 편향된 랜덤 워크는 네트워크가 너무 복잡하거나 통계적 방법으로 분석할 수 있을 만큼 충분히 크지 않은 경우 대칭을 추출하기 위해 무방향 그래프의 구조적 분석에 대한 접근방식을 제공한다.그래프에서 편향된 랜덤 워크의 개념은 특히 교통 및 소셜 네트워크에서 [1]지난 10년 동안 많은 연구자와 데이터 회사의 관심을 끌었다.
모델
분석의 특정 목적에 기초한 그래프에 편향된 랜덤 워크의 많은 다른 표현이 있었다.무방향 그래프에 대한 메커니즘의 일반적인 표현은 다음과 같습니다.[2]
무방향 그래프에서 워커는 현재 j {\ j에서 i로 한 걸음 이동합니다각 노드에 i {\ _가 있다고 가정하면 j {\ j에서로 점프할 확률은 다음과 같습니다.
서 a j는 j j에서 i i로 이어지는 가장자리의 토폴로지적인 가중치를 나타냅니다.
실제로 워커의 스텝은 노드마다 다를 수 있는α\[3]alpha 에 의해 편향됩니다.
네트워크에 따라 를 다르게 해석할 수 있습니다.그것은 소셜 네트워크에서의 개인의 매력으로 암시될 수도 있고, 그 사이의 중심성일 수도 있고, 심지어 노드의 본질적인 특성으로 설명될 수도 있다.에서 균등하게 랜덤 워크하는 경우 모든 노드에 대해 1개입니다.
최단 패스의 경우 랜덤[4] i\\ _ {i}는 를 통과하는 모든 노드 쌍 사이의 최단 패스의 총수입니다.실제로 워커는 다음과 같이 정의되어 있는 노드간의 중심성이 높은 노드를 선호합니다.
위의 방정식에 기초하여 바이어스 워크의 노드에 대한 반복 시간은 다음과 같이 [5]구한다.
적용들
그래프에서 편향된 랜덤 워크를 사용하는 다양한 애플리케이션이 있다.확산 억제, 소셜 [7]네트워크 [6]상품 광고, 동물·미생물 분산·인구 [8]재분배 설명, 커뮤니티 탐지,[9] 무선 네트워크,[10] 검색 [11]엔진 등이 해당된다.
「 」를 참조해 주세요.
레퍼런스
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외부 링크
- 가보르 시몬이 "그래프 엔트로피: 조사"조합 최적화(ed)W. Cook, L. Lovasz, P.시모어)프로비던스, 아머수학. Soc., 399-441, 1995년 페이지
- Anne-Marie Kermarrec, Erwan Le Merrer, Bruno Sericola, Gilles Trédan, Gadi Taubenfelt의 "랜덤 워크를 통한 네트워크 토폴로지의 품질 평가" (ed.)