Sitemap

Published in Proceedings – 2017 Siberian Symposium on Data Science and Engineering, SSDSE 2017, 8071957, P.23-26. DOI: 10.1109/SSDSE.2017.8071957, 2017

A random sampling of frames method, based on a statistical approach, and an algorithm to estimate the occurrence of 3-motifs in networks with directed links is proposed. We suggest implementing the algorithm with the help of parallel computing. The results of numerical data experiments are given. When comparing the developed algorithm with other known algorithms its significant advantages in terms of accuracy, speed and consumption of RAM are revealed in some cases.

Download here

Подсчёт числа мотивов на трёх вершинах с помощью случайной выборки фреймов в ориентированных сетях

Published in Proceedings – 2017 Siberian Symposium on Data Science and Engineering, SSDSE 2017, 8071957, P.23-26. DOI: 10.1109/SSDSE.2017.8071957, 2017

Предложены метод случайной выборки фреймов, основанный на статистическом подходе, и алгоритм оценки встречаемости 3-мотивов в сетях с направленными связями. Алгоритм предлагается реализовывать с использованием параллельных вычислений. Приведены результаты численных экспериментов. При сравнении разработанного алгоритма с другими известными алгоритмами в ряде случаев выявлены его существенные преимущества по точности, скорости и расходу оперативной памяти.

Download here

利用帧随机抽样计算有向网络中三元模体的数量

Published in Proceedings – 2017 Siberian Symposium on Data Science and Engineering, SSDSE 2017, 8071957, P.23-26. DOI: 10.1109/SSDSE.2017.8071957, 2017

提出了基于统计方法的帧随机抽样方法，以及用于估计有向连边网络中三元模体出现次数的算法。建议采用并行计算实现该算法。给出了数值实验结果。在某些情形下，与已有的其他算法相比，所提出的算法在精度、速度和内存占用方面具有明显优势。

Download here

Graphs with complex stochastic increments

Published in 11th International IEEE Scientific and Technical Conference Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines Dynamics. – P.1-8. DOI: 10.1109/Dynamics.2017.8239525, 2017

A new class of graphs is introduced in preferential attachment random graphs theory, these graphs are grown by adding an infinite number of complex stochastic increments, consisting of several interconnected vertices. The problems of final degree distributions for vertices and edges of growing graphs are solved by analytic methods. Analytic solution of a graph calibration (synthesis) problem due to the given final degrees distribution of vertices and edges is derived. Numerical method is developed for a complex graph calibration by vertex degree distributions together with edge degrees and clustering coefficient. The examples of the complex graph calibration in real network modeling are given.

Download here

Графы со сложными стохастическими приращениями

Published in 11th International IEEE Scientific and Technical Conference Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines Dynamics. – P.1-8. DOI: 10.1109/Dynamics.2017.8239525, 2017

В теории случайных графов с предпочтительным присоединением вводится новый класс графов: такие графы растут за счёт добавления бесконечного числа сложных стохастических приращений, состоящих из нескольких связанных вершин. Задачи о финальных распределениях степеней вершин и рёбер растущих графов решены аналитическими методами. Получено аналитическое решение задачи калибровки (синтеза) графа по заданному финальному распределению степеней вершин и рёбер. Разработан численный метод калибровки сложного графа по распределениям степеней вершин, а также степеней рёбер и коэффициенту кластеризации. Приведены примеры калибровки сложных графов при моделировании реальных сетей.

Download here

具有复杂随机增量的图

Published in 11th International IEEE Scientific and Technical Conference Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines Dynamics. – P.1-8. DOI: 10.1109/Dynamics.2017.8239525, 2017

在优先连接随机图理论中引入了一类新的图：这类图通过添加无穷多个由若干相互连接的顶点组成的复杂随机增量而增长。采用解析方法求解了增长图中顶点度与边度的最终分布问题。得到了按给定顶点度与边度最终分布对图进行校准（合成）问题的解析解。针对复杂图的顶点度分布、边度及聚类系数，提出了数值校准方法。给出了在真实网络建模中进行复杂图校准的实例。

Download here

Distributions of degrees in growing graphs with loss of arcs

Published in Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT), P. 1-7. DOI: 10.1109/MWENT.2018.8337251, 2018

For growing graphs of preferential attachment that lose arcs continuously the problem of calculating the two-dimensional arcs (edges) degrees distribution is solved. The application of the developed methods for calculating graphs with arcs losses allows us to synthesize adequate models of growing networks (social, information-telecommunication, cooperation networks, etc.), taking into account the loss of connections between nodes.

Download here

Распределения степеней в растущих графах с потерей дуг

Published in Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT), P. 1-7. DOI: 10.1109/MWENT.2018.8337251, 2018

Для растущих графов предпочтительного присоединения, которые непрерывно теряют дуги, решена задача вычисления двумерного распределения степеней дуг (рёбер). Применение разработанных методов расчёта графов с потерей дуг позволяет синтезировать адекватные модели растущих сетей (социальных, информационно-телекоммуникационных, кооперационных и др.) с учётом потери связей между узлами.

Download here

带弧丢失的增长图中的度分布

Published in Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT), P. 1-7. DOI: 10.1109/MWENT.2018.8337251, 2018

针对不断丢失弧的优先连接增长图，求解了弧（边）度二维分布的计算问题。将所提出的方法用于带弧丢失的图计算，可以在考虑节点间连接丢失的情况下，合成增长网络（社交网络、信息通信网络、合作网络等）的恰当模型。

Download here

Assessment of accuracy in calculations of network motif concentration by Rand ESU algorithm

Published in Journal of Physics: Conference Series, V. 1260, P. 022012, 2019

The article deals with the problem of calculating the frequency of network motifs with a help of Rand-ESU algorithm. We have established that while using a Rand-ESU algorithm, it is necessary to cut off (to thin out) the network motifs only on the last level of ESU-tree (and therefore, an implementation of the algorithm requires the construction of almost entire ESU-tree). Examples of calculations are given, they demonstrate, that other strategies to cut-off sampling lead to larger distance errors in calculation.

Download here

Оценка точности расчёта концентрации сетевых мотивов алгоритмом Rand-ESU

Published in Journal of Physics: Conference Series, V. 1260, P. 022012, 2019

Рассматривается задача вычисления частот сетевых мотивов с помощью алгоритма Rand-ESU. Установлено, что при использовании алгоритма Rand-ESU необходимо отсекать (разреживать) сетевые мотивы только на последнем уровне ESU-дерева, а значит, реализация алгоритма требует построения почти всего ESU-дерева. Приведены примеры расчётов, показывающие, что другие стратегии отсечения выборки приводят к большим ошибкам расчёта.

Download here

用 Rand-ESU 算法计算网络模体浓度的精度评估

Published in Journal of Physics: Conference Series, V. 1260, P. 022012, 2019

研究了利用 Rand-ESU 算法计算网络模体频率的问题。结果表明，使用 Rand-ESU 算法时，只能在 ESU 树的最后一层对网络模体进行截断（稀疏化），因此算法的实现几乎需要构建整棵 ESU 树。给出的计算实例表明，其他抽样截断策略会导致更大的计算误差。

Download here

Mixed Random Sampling of Frames method for counting number of motifs

Published in Journal of Physics: Conference Series, V. 1260, P. 022013, 2019

The problem of calculating the frequencies of network motifs on three and four nodes in large networks is considered. Telecommunications networks, cell molecular networks are investigated. The sizes of the investigated networks are hundreds of thousands of nodes and connections. These networks are represented in the form of directed and undirected simple graphs. Exact calculating requires huge computational resources for such large graphs. A method for calculating the frequencies of network motifs using the Monte Carlo method with control of an accuracy of calculations is proposed. The proposed effective method minimizes the value of the coefficient of variation.

Download here

Комбинированный метод случайной выборки фреймов для подсчёта числа мотивов

Published in Journal of Physics: Conference Series, V. 1260, P. 022013, 2019

Рассматривается задача вычисления частот сетевых мотивов на трёх и четырёх вершинах в больших сетях. Исследуются телекоммуникационные сети и молекулярно-клеточные сети. Размеры исследуемых сетей — сотни тысяч узлов и связей. Эти сети представлены в виде ориентированных и неориентированных простых графов. Точный расчёт для таких больших графов требует огромных вычислительных ресурсов. Предложен метод вычисления частот сетевых мотивов на основе метода Монте-Карло с контролем точности вычислений. Предложенный эффективный метод минимизирует значение коэффициента вариации.

Download here

用于计算模体数量的混合帧随机抽样方法

Published in Journal of Physics: Conference Series, V. 1260, P. 022013, 2019

研究了大型网络中三元与四元网络模体频率的计算问题。研究对象为电信网络与细胞分子网络，规模达数十万个节点与连边。这些网络以有向和无向简单图的形式表示。对如此大的图进行精确计算需要巨大的计算资源。提出了基于蒙特卡罗方法并带计算精度控制的网络模体频率计算方法，该方法能够有效降低变异系数的取值。

Download here

Preferential attachment graphs as agent interaction structure

Published in Journal of Physics: Conference Series, V.1441, P. 012176, 2020

The preferential attachment graphs are considered as the basis for constructing agent interaction structures. The choice of such a structure has a great influence on the results of network processes simulation. Calibration (adjusting generation parameters) of the preferential attachment graphs improves the accuracy of the simulated processes results. An increase in the quality of calibration leads to the construction of adequate graph models. It can be used in processes simulation of telecommunication networks, social networks, cell molecular networks and other large networks of the modern networked world.

Download here

Графы предпочтительного присоединения как структура взаимодействия агентов

Published in Journal of Physics: Conference Series, V.1441, P. 012176, 2020

Графы предпочтительного присоединения рассматриваются как основа для построения структур взаимодействия агентов. Выбор такой структуры существенно влияет на результаты имитационного моделирования сетевых процессов. Калибровка (настройка параметров генерации) графов предпочтительного присоединения повышает точность результатов моделируемых процессов. Повышение качества калибровки ведёт к построению адекватных графовых моделей. Это может использоваться при моделировании процессов в телекоммуникационных, социальных, клеточных молекулярных и других крупных сетях современного сетевого мира.

Download here