博士论文 | 表示和分析时间网络的独立时间基序 166页

图是一种灵活自然的数据建模方法，用于表示许多领域中的实体和关系。由于近年来数据生成率增长了许多倍，因此必须从底层现实世界系统中有效提取知识，以开发可扩展的基于人工智能的解决方案。时态图是一种专门的图，可用于对不断发展的真实世界系统进行建模。许多现实世界的领域，如社交网络、通信、旅行等，都可以建模为时间图。当从时间图中提取知识时，在较短的时间内对一小组实体（或关系）的观察是图中较大模式的早期指标。这些局部性质可以使用称为基序的小子图来测量。我们提出了独立时间模式（ITeM）来从现实世界领域提取时间-空间知识。我们证明了ITeMs在计算和扩展图的时间演变指标方面是有效的。我们介绍了使用ITeM、关键定义、算法和软件工具来支持我们的假设背后的动机。

论文题目：ITeM：Independent Temporal Motifs for Representing and Analyzing Temporal Networks

作者：Sumit Purohit

类型：2022年博士论文

学校：Washington State University（美国华盛顿州立大学）

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硕博论文汇总：

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展示追随者网络结构的社会网络该网络由我们生成作为DARPA-MAA项目的一部分。可视化使用Gephi生成。

显示土壤样品中真菌和细菌丰度的二分网络。利用Gephi实现网络的可视化。

显示恐怖组织之间的关联关系利用Gephi实现网络的可视化。

Motif作为时序图的基本单位

在这项工作中使用的时间主题库

表示在输入图中至少共享一条边的模体实例簇的重叠图。

基于项的异构图生成多层图表示两种不同的边类型。红色的边表示电子邮件，蓝色的边表示Person类型节点之间的电话通信。为DARPAMAA程序生成了图形和可视化。

用例TKG显示知识图谱中存在的不同节点类型(上)和边类型(下)。

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