Zoo Guide to Network Embedding

要約

タイトル：ネットワーク埋め込みのZooガイド
要約：
-ネットワークは、データと複雑なシステムの非常に成功したモデルを提供しています。
-しかし、組合せ的なオブジェクトとして、ネットワークには一般的に固有の座標がありません。また、通常は環境空間に存在しません。
-ネットワークに埋め込み空間を割り当てるプロセスは、ネットワーク推論の基本的な問題に効率的に適用されており、リンク予測、ノード分類、およびコミュニティ検出のような問題に役立っています。
-本レビューでは、ネットワーク埋め込みの文献と現在のトレンドについて、ユーザーフレンドリーなガイドを提供し、読者がこれらの主題に関する熱い研究活動から出ている方法とアプローチの複雑な景観をナビゲートできるようにします。

要約(オリジナル)

Networks have provided extremely successful models of data and complex systems. Yet, as combinatorial objects, networks do not have in general intrinsic coordinates and do not typically lie in an ambient space. The process of assigning an embedding space to a network has attracted lots of interest in the past few decades, and has been efficiently applied to fundamental problems in network inference, such as link prediction, node classification, and community detection. In this review, we provide a user-friendly guide to the network embedding literature and current trends in this field which will allow the reader to navigate through the complex landscape of methods and approaches emerging from the vibrant research activity on these subjects.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI