Resumen

La incrustación de redes es un tema de vanguardia en la ciencia de redes actual. La propiedad de libre escala de las redes complejas puede surgir como consecuencia de la expansión exponencial del espacio hiperbólico. Recientemente se han desarrollado algunos modelos de incrustación para explorar propiedades geométricas hiperbólicas de redes complejas, en particular, redes simétricas. Aquí proponemos un modelo para incrustar redes dirigidas en el espacio hiperbólico. De acuerdo con la estructura bipartita de las redes dirigidas y la información de nodos multiplex, el método reproduce la ley de generación de redes asimétricas en el espacio hiperbólico, estimando las coordenadas hiperbólicas de cada nodo en una red dirigida mediante el método de optimización de popularidad-similitud asimétrica en el modelo. Además, los experimentos en varias redes reales muestran que nuestro algoritmo de incrustación tiene estabilidad y que el modelo amplía el alcance de aplicación de los métodos existentes.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Incrustación de red; Espacio hiperbólico; Redes dirigidas; Estructura bipartita; Redes asimétricas; Algoritmo de incrustación
• Keywords:Network embedding; Hyperbolic space; Directed networks; Bipartite structure; Asymmetric networks; Embedding algorithm