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Correlation of Centralities: A Study through Distinct Graph Robustness 중심성의 상관관계: 뚜렷한 그래프 견고성을 통한 연구

Xin-Ling GUO, Zhe-Ming LU, Yi-Jia ZHANG

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요약 :

복잡한 네트워크의 견고성은 잠재적인 위협으로 인해 정점이나 링크가 제거되는 경우 성능을 향상시키기 위한 필수 주제입니다. 최근 몇 년 동안 많은 연구자들이 이 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다. 이 논문에서는 새로운 통계적 관점에서 개요를 보여줍니다. 먼저 2개의 기본 네트워크 모델, 12개의 널리 사용되는 공격 전략 및 가장 설득력 있는 네트워크 견고성 지표를 포함하여 복잡한 네트워크에 대한 간략한 검토를 제시합니다. 그런 다음 12가지 공격 전략의 상호 상관 관계와 네트워크 모델 간 상관 관계의 차이에 중점을 둡니다. 또한 다양한 공격 전략에 따라 정점이 제거될 때 네트워크의 견고성과 네트워크 모델 간 견고성의 차이에 대해서도 궁금합니다. 우리의 목표는 서로 다른 네트워크 모델에 대한 중심성의 상관 메커니즘을 관찰하고, 서로 다른 중심성이 서로 다른 네트워크 모델에 대한 공격 디렉터로 적용될 때 네트워크 견고성을 비교하는 것입니다. 우리에게 영감을 주는 것은 어쩌면 여러 가지 고파괴 공격 전략을 결합하여 딥 러닝 프레임워크를 기반으로 최적의 전략을 찾는 패러다임을 찾을 수 있다는 것입니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.7 pp.1054-1057
발행일
2021/07/01
공개일
2021/04/05
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDL8163
원고의 종류
LETTER
범주
인공지능, 데이터마이닝

작성자

Xin-Ling GUO
  Zhejiang University
Zhe-Ming LU
  Zhejiang University
Yi-Jia ZHANG
  Zhejiang Sci-Tech University

키워드