ウイルス-研究協力ネットワークの時間的パターン分析のためのGraphletスペクトログラムの利用【JST・京大機械翻訳】

Floros Dimitris; Liu Tiancheng; Pitsianis Nikos; Sun Xiaobai

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215813521610 整理番号：22P0186847

ウイルス-研究協力ネットワークの時間的パターン分析のためのGraphletスペクトログラムの利用【JST・京大機械翻訳】

Using Graphlet Spectrograms for Temporal Pattern Analysis of Virus-Research Collaboration Networks

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2020年09月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

科学的共同ネットワークの時間的パターン解析のための新しい方法を導入した。著者らは,最近の20年間における5つの流行または流行,およびCOVID-19による進行中の流行を通して,特にウイルス研究活動を調査した。著者らの方法は2つの革新的構成要素を具体化する。第1は,出版時間における時間分割による時間的協調ネットワークの簡単なモデルであり,混合時間スケールで共同活動を効果的に捕捉し,収容するために,引用履歴で畳み出される。第2の成分は,トポロジー構造を符号化するグラフレットの新しい使用であり,時間にわたる協調活動における変化および持続性を検出する。(1)三角形クラスタ間のブリッジを同定し,(2)各協調ネットワークのバックボーンとして草の根を定量化する,(2)バイフォークグラフレットの2つのユニークで普遍的な役割を発見した。ウイルス検索活動に関する多くの興味深いパターンと知見を示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 脳・神経系モデル

, , , ,

前のページに戻る