直播预告

如果你之前错过了每一期的读书会分享，那么这一期是你补全所有知识点的时候，千万不要错过！不然小编也拯救不了你了~



网络补全方法论

及复杂系统自动建模读书会总结


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直播地址：
https://live.bilibili.com/8091531
直播时间 ：19:00-21:00


论文1：基于短时间序列推断有向网络的内部组成比对

论文题目：

Inner Composition Alignment for Inferring Directed Networks from Short Time Series

论文详情：

https://pattern.swarma.org/paper?id=84f641f6-560f-11ea-a2ff-0242ac1a0005

论文简介：

识别因果关系（耦合）是一个基本问题，有助于理解复杂网络中的涌现结构。本文提出并分析了一种新的基于排列的非对称关联测度——内部组成比对，用于从非常短的时间序列中检测基因表达中的调控网络。该测度可用于推断耦合方向，并解释自动调节过程。本文还介绍了这种方法在大肠杆菌基因调控网络中的应用。


论文作者：

S. Hempel，A. Koseska，J. Kurths and Z. Nikoloski


主讲人：

张章，北京师范大学在读硕士，主要研究的方向是网络重构。



论文2：一种从二元时间序列数据中推断网络结构的统计方法

论文题目：

A statistical inference approach to structural reconstruction of complex networks from binary time series

论文详情：

https://pattern.swarma.org/paper?id=01fbc906-5777-11ea-b66d-0242ac1a0005

论文简介：

新冠病毒随时间传播的过程可以被视作为一个简单的二元传播模型 SI（Susceptible- Infection）, 我们知道病毒沿着社交网络关系链进行一代或二代传播，每个个体随时间的变化在 Susceptible 与 Infection 两种状态之间变化，形成二元时间序列，这个时间序列能够直观的得到，但其背后的社交网络关系链却不那么“显然”，因此，有众多论文研究如何从观察到的二元时间序列中重构出个体间的网络结构. 本文利用期望最大化（EM）算法，构建节点间连边概率的极大似然估计，从二元时间序列数据中对两个节点间的连边概率进行推断，该方法不需要先验知识，数据驱动且无参数，在有噪音的情况下也能进行精确的重构。在多种二元时间序列数据上，该方法能重构出95%以上的网络。


论文作者：
C. Ma，H.-S. Chen，Y.-C. Lai，H.-F. Zhang

主讲人：

陈孟园，北京师范大学在读硕士，主要研究的方向是网络补全。



论文3：复杂系统自动建模——未完成的地图（回顾总结）


简介：

复杂系统是对生物、社会、金融、气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。以数据驱动，设计算法找到个体间相互作用及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

 

从 2020 年 3 月开始，历经 3 个多月的时间，复杂系统自动建模读书会成员 106 名朋友，共同研读了 26 篇经典论文，涵盖了数据驱动的网络重构体系，介绍了超越数据驱动的因果推断方法，并且介绍了这些方法在金融、经济、生物、地球等系统中的应用。

 

今天将由白楚带大家一起回顾一下这些论文，为大家梳理关于这个领域的基本框架。


主讲人：

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


编辑：张爽



特别鸣谢：

胡国辉、张章、陶然、赵诣、白楚、弘明、曾好、郭铁城、胡国辉、高飞、李垚鑫、刘晶、郭宇、张妍、蔡明博、十三维、高亦斌、王力飞、黄玉、王硕、陈孟园等老师同学为读书会贡献的精彩知识。


关于读书会的论文地址和回放视频，大家可以扫码获取：


   

   

     主题列表：


  • 第11期 基于地球科学系统的因果推断
  • 第10期 从基因表达数据推断基因调控网络
  • 第9期 《为什么》及其相关的经典文章
  • 第8期 基于因果推断的复杂系统分析建模
  • 第7期 收敛交叉映射方法（CCM方法）
  • 第6期 相空间重构
  • 第5期 基于压缩感知算法的复杂网络建模
  • 第4期 基于数据的非线性复杂动力系统中的辨识与预测问题
  • 第3期 从数据到结构——动力学网络重构
  • 第2期 复杂网络与金融系统研究
  • 第1期 基于动力学的网络重构


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