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English(EN) Directed Graph Topology Inference via Graph Filter Identification

新方法通过图滤波器识别推断有向图拓扑

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的方法，用于从线性扩散动力学产生的节点测量中推断有向图拓扑。该方法将观测值建模为图卷积滤波器的输出来解决图移位算子和协方差矩阵不同时可对角化的问题。所提出的算法通过求解二次矩阵方程来识别扩散滤波器，然后通过寻找与估计滤波器可交换的稀疏移位来确定网络拓扑。数值测试表明，这些算法在合成数据和真实世界数据上均有效，并可能应用于城市交通分析和投资组合优化。 AI

影响 引入了一种新的网络推断算法方法，有望改进复杂系统分析中的应用。

排序理由 该集群包含一篇在arXiv上发表的学术论文，详细介绍了一种新的机器学习方法。

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新方法通过图滤波器识别推断有向图拓扑

报道来源 [2]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Rasoul Shafipour, Andrei Buciulea, Santiago Segarra, Antonio G. Marques, Gonzalo Mateos ·

    通过图滤波器识别推断有向图拓扑

    arXiv:2606.27455v1 Announce Type: new Abstract: We address the problem of inferring a directed network from nodal measurements generated by linear diffusion dynamics on the sought graph. Observations are modeled as the outputs of a graph convolutional filter, i.e., a polynomial (…

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Gonzalo Mateos ·

    通过图滤波器识别推断有向图拓扑

    We address the problem of inferring a directed network from nodal measurements generated by linear diffusion dynamics on the sought graph. Observations are modeled as the outputs of a graph convolutional filter, i.e., a polynomial (with unknown coefficients) of a local diffusion …

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