Many works on dynamic networks pref

Many works on dynamic networks prefer to describe these objects as graph series. To obtain such a series, the classical method, called aggregation, consists in slicing the time into windows of equal length and building for each of the obtained window the graph made of the links that exist at least at some time during this window. One of the motivation to do so is that, in this way, one can take benefit, on each time window, of the existing graph notions to describe and analyse one static network.

Nevertheless, this raises a fundamental practical question: which length should we choose for the time window in order to aggregate the dynamic network into a graph series? Is it relevant to observe a dynamic network at any arbitrary time scale? In other words, are there some time scales where the network is strongly distorted? Is there one (or several) scale which are legitimate to observe a given dynamic network? How to find such scales? The talk will address these questions and propose a methodology in order to determine a range of aggregation scales suitable to transform a given dynamic network into a graph series, based on the properties of propagation of the network.

Kết quả (Việt) 2:

Nhiều công trình trên mạng lưới năng động thích để mô tả các đối tượng như biểu đồ series. Để có được một loạt như vậy, các phương pháp cổ điển, được gọi là tập hợp, bao gồm cắt trong thời gian vào các cửa sổ chiều dài bằng nhau và xây dựng cho mỗi cửa sổ thu được đồ thị bằng các liên kết mà tồn tại ít nhất là ở một số thời gian trong cửa sổ này. . Một trong những động lực để làm như vậy là, theo cách này, người ta có thể lấy lợi ích, trên mỗi cửa sổ thời gian, các quan niệm đồ thị hiện có để mô tả và phân tích một mạng lưới tĩnh Tuy nhiên, điều này đặt ra một câu hỏi thực tế cơ bản: đó chiều dài nên chúng tôi chọn cho các cửa sổ thời gian để tổng hợp các mạng động vào một loạt đồ thị? Là nó có liên quan để thực hiện một mạng lưới năng động ở bất kỳ quy mô thời gian tùy ý? Nói cách khác, đang có một số thời gian quy mô nơi mà mạng bị bóp méo mạnh? Có một (hay nhiều) quy mô đó là chính đáng để quan sát một mạng lưới năng động được? Làm thế nào để tìm thấy quy mô như vậy? Buổi nói chuyện sẽ giải quyết những câu hỏi và đề xuất một phương pháp để xác định một phạm vi khác nhau tập hợp phù hợp để chuyển đổi một mạng lưới năng động cho thành một loạt đồ thị, dựa vào tính chất của công tác tuyên truyền của mạng.