Treffer: Modeling and mining higher-order networks built from sequences

Title:
Modeling and mining higher-order networks built from sequences
Construction de Réseaux d'Ordre Supérieur à partir de Traces : Méthodes et Outils
Contributors:
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-NANTES UNIVERSITÉ - École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)
Source:
ARCS - Analyse de réseaux pour les sciences sociales / Network analysis for social sciences, 2024, ⟨10.46298/arcs.11256⟩
Publisher Information:
CCSD; GDR Analyse de réseaux en SHS, 2024.
Publication Year:
2024
Collection:
collection:CNRS
collection:EC-NANTES
collection:UNAM
collection:LS2N
collection:LS2N-DUKE
collection:INSTITUTS-TELECOM
collection:NANTES-UNIVERSITE
collection:NANTES-UNIV
Original Identifier:
HAL: hal-04085138
Document Type:
Zeitschrift article<br />Journal articles
Language:
French
ISSN:
2610-2609
Relation:
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.46298/arcs.11256
DOI:
10.46298/arcs.11256
Rights:
info:eu-repo/semantics/OpenAccess
Accession Number:
edshal.hal.04085138v5
Database:
HAL

Weitere Informationen

Higher-order networks are a class of graphs that incorporate “memory no-des” in order to take into account the indirect interactions that can existin sequential data. They differ from so-called “order 1” networks, whichonly take direct relationships into account. In this article, we provide anoverview of this concept, detailing their construction and the mining tech-niques that can be employed. We present the Python package honyx, whichcontains algorithms already available in the literature. We propose a tuto-rial on its use through a case study of commercial flight itineraries in theUnited States. We also discuss some of the challenges and future directionsin the field.
Les réseaux d'ordre supérieur sont une classe de réseaux qui intègrent des "noeuds-mémoires" afin de prendre en compte les interactions pouvant exister dans des données séquentielles, par opposition aux réseaux dits d'"ordre 1" qui ne prennent en compte que les relations directes. Dans cet article, nous donnons un aperçu de ce concept en détaillant leur construction et les techniques de fouille qui peuvent être employées. Nous proposons un didacticiel sur un cas d'étude utilisant une implémentation de notre part des algorithmes présents dans la littérature. Nous abordons également certains des défis et des orientations futures dans ce domaine.