高阶超图行走的超网络科学

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Hypernetwork Science via High-Order Hypergraph Walks 通过高阶超图行走的超网络科学 https://arxiv.org/abs/1906.11295 摘要 我们提出了 高阶超图游走作为一个框架 ， 将基于图的网络科学技术推广到超图上 。超图中的边关联是定量的，从而产生具有长度和宽度的超图游走。然后可以推广到超图的图方法包括 连通分量分析、基于图距离的度量（如接近中心性）以及基于模式的度量（如聚类系数） 。我们将这些方法的高阶类比应用于现实世界的超网络，并展示它们揭示了图基方法无法检测到的微妙且可解释的结构。最后，我们将三种生成模型应用于数据，并发现基本的超图属性，如密度和度分布，并不一定控制这些新的结构度量。我们的工作展示了当使用专门设计的工具捕捉超图特有的现象时，对超图结构数据的分析更为丰富，并为实现这一目标提出了一条可能的途径 ………………………………