从数据到结构——动力学网络重构 | 复杂系统自动建模读书会第3期今晚直播-集智俱乐部


直播预告

3月22日(周日)20:00-22:00,集智复杂系统自动建模读书会将进行新一期的论文分享直播,欢迎感兴趣的朋友参与。


从数据到结构——动力学网络重构


为了预测和控制各类实际动力学网络,分析动力学网络结构是重要途径。但是,实际系统内部各个单元的相互影响及系统演化的动力学机制往往难以获取。因此,从网络中收集的各类数据出发,分析和揭示隐藏的网络结构和动力学演化规律,成为网络数据分析的重要课题。然而,解决动力学网络重构问题面临着诸多挑战。


本综述从网络结构的复杂性、网络节点动力学的非线性、未知噪声对网络动力学演化数据的影响以及测量中有效数据的缺失等四个方面出发,介绍了动力学网络重构问题的主要困难,并讨论了克服这些困难的思路和方法,主要包括扩张数据、挖掘信息以及利用噪声等。


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直播地址:
https://live.bilibili.com/8091531
直播时间 :20:00-22:00

论文题目:

From data to network structure——Reconstruction of dynamic networks 

论文地址:

http://engine.scichina.com/doi/10.1360/SSPMA2019-0127

论文简介:

大数据是一笔越来越重要并不断快速增长的财富,合理利用这一财富的关键是有效的分析手段。大数据中一大类数据是由复杂网络代表的实际动力学系统产生的,其中网络各个单元的输出数据可以测量,但产生数据的网络结构却不为所知;而了解这些网络结构对我们理解、预测和控制实际系统功能极为重要。因此,从分析网络数据出发揭示网络结构的重构问题就成为数学物理特别是统计物理以及一系列交叉领域对网络研究的核心问题之一。网络重构的重要性还来源于解决实际网络重构中所面对的各种困难的理论要求。网络结构的复杂性、网络节点动力学的非线性、未知噪声对网络动力学演化数据的影响以及测量中有效数据的缺失等都是在实际网络重构中要面对的常见且非常重要的困难。本综述介绍并讨论了如何有效克服这些困难的方法,特别是通过数据扩张充分利用数据信息的方法,针对不同的系统特征和重构任务选择合适的关联量计算方法,以及利用噪声帮助克服重构困难的方法等。网络重构研究将逐步解决实际复杂系统重构问题并引起复杂网络相关学者越来越多的关注和研究兴趣。

论文作者:

张朝阳,陈阳,弭元元,胡岗

主讲人简介:

白楚,南安普顿大学EE博士,现为人工智能研究中心(北京)副研究员。信息论、人工智能与机器人领域科研工作者。



复杂系统自动建模

读书会公开招募


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编辑:张爽



资料回看


机器学习学习框架 (DIAL-GNN) ,用于同时学习图的结构和图的嵌入,并能更好地完成下游任务。对于图结构学习方面,文章首先将图结构学习问题转化为一个相似度量学习问题,并利用一个自适应的图正则化,控制生成图的平滑性、连通性和稀疏性。并且文章进一步提出了一个迭代的方法来不断优化初始图结构,最终获得最优的图结构时,会使下游任务的准确率得到明显的提高。标签:图网络 / 方法论n"]]">

已解读过的具体的内容和视频可以看下面的视频资料:


http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11196


论文题目:

Network Topologies of Shanghai Stock Index 

论文详情:

https://pattern.swarma.org/paper?id=03a83c16-518d-11ea-85de-0242ac1a0005

简评:复杂的网络显示系统的空间拓扑结构,而时间序列可以表达时间的动态特征。如何根据时间序列构建网络,即从拓扑结构的角度讨论动力特征,是一个非常有趣的问题。本文使用金融市场时间序列——上证指数构建网络拓扑。与标准布朗运动的时间序列相比,本文发现金融市场的价格序列的网络结构具有无标度和小世界的属性,而收益序列却具有指数分布的网络拓扑。另外,网络连接对之间的时间间隔是以指数分布衰减的,这意味着与某一时间段相关的时间段出现在泊松过程。


http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11153

论文题目:

Timme M, Casadiego J. Revealing networks from dynamics: An introduction

论文详情:

https://pattern.swarma.org/paper?id=a1b46292-4da3-11ea-8912-0242ac1a0005

简评:如何根据系统的群体动力学演化规律,对复杂网络的拓扑结构进行重构,是学术界面临的关键问题。本文在简单地引入了复杂网络的基本概念后,介绍了复杂网络中有效链接和结构链接两者之间的区别。文章中详细地回顾了基于群体动力学数据,重构网络中结构链接的三种主要基本方法,即驱动-响应方法、复制-同步方法和直接重构方法,并指出了每种方法的优缺点和适用范围;简略地介绍了基于相关函数和最大熵理论,重构有效链接的思路。




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