가중치 네트워크

Weighted network

가중치 네트워크는 노드 간의 결합에 가중치가 할당된 네트워크입니다.네트워크는 요소가 어떻게든 [1]연결되어 있는 시스템입니다.시스템의 요소는 노드(액터 또는 정점이라고도 함)로 표현되며 상호 작용하는 요소 간의 연결은 넥타이, 에지, 호 또는 링크라고 합니다.노드는 뉴런, 개인, 그룹, 조직, 공항 또는 심지어 국가일 수 있지만, 유대관계는 우정, 커뮤니케이션, 협업, 동맹, 흐름 또는 무역의 형태를 취할 수 있다.

많은 실제 네트워크에서는 네트워크 내의 모든 접속이 동일한 용량을 갖는 것은 아닙니다.사실, 유대감은 종종 그들의 힘, 강도 또는 능력 면에서[2][3] 그들을 구별하는 무게와 관련이 있다. 한편으로, Mark Granovetter(1973)[4]는 소셜 네트워크에서의 사회적 관계의 강점은 그들의 지속 시간, 감정의 강도, 친밀함, 그리고 서비스의 교환의 함수라고 주장했다.한편, 비소셜 네트워크의 경우, 가중치는 종종 먹이 거미줄의 종들 사이의 탄소 흐름(일당 [5]mg/m2), 신경망의 [6]시냅스 및 간격 접합의 수 또는 [7]교통 네트워크의 연결을 따라 흐르는 트래픽의 양과 같은 결합에 의해 수행되는 기능을 의미한다.

가중치 네트워크의 예(가중치는 모서리 폭을 다르게 하여 시각화할 수도 있음)

넥타이의 [8]강도를 기록함으로써 가중치 네트워크(밸류드 네트워크라고도 불립니다)를 작성할 수 있습니다.

가중 네트워크는 게놈 [3]및 시스템 생물 애플리케이션에도 널리 사용됩니다.예를 들어, 가중 유전자 공동 발현 네트워크 분석(WGCNA)은 유전자 발현 데이터([9]예: 마이크로 어레이)에 기초한 유전자(또는 유전자 제품) 간의 가중 네트워크를 구축하기 위해 종종 사용된다.보다 일반적으로 가중 상관 네트워크는 변수 간의 쌍별 상관관계를 소프트 임계값으로 정의될 수 있다(예: 유전자 측정).[10]

가중치 네트워크 대책

가중 네트워크는 단순히 연결이 존재하거나 존재하지 않는 경우보다 분석하기가 더 어렵지만, 가중 네트워크에 대한 다수의 네트워크 조치가 제안되었습니다.

가중 네트워크의 이론적 장점은 다양한 네트워크 측정(네트워크 개념, 통계 [3]또는 인덱스라고도 함) 간의 관계를 도출할 수 있다는 것입니다.예를 들어 Dong과 Horvath(2007)는 네트워크 측정 간의 단순한 관계가 가중 네트워크 내의 노드 클러스터(모듈)에서 도출될 수 있음을 보여준다.가중 상관 네트워크의 경우, 상관 관계의 각도 해석을 사용하여 네트워크 이론적 개념의 기하학적 해석을 제공하고 이들 사이의 예기치 않은 관계를 도출할 수 있다(2008년).

가중 네트워크 분석 소프트웨어

가중 네트워크를 분석할 수 있는 소프트웨어 패키지가 많이 있습니다.소셜 네트워크 분석 소프트웨어를 참조해 주세요.그 중에는 독자적인 소프트웨어 UCINET과 오픈소스 패키지 [17]tnet이 있습니다.

WGCNA R 패키지는 특정 가중치 [10]상관 네트워크에서의 가중치 네트워크를 구축 및 분석하는 기능을 구현합니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Wasserman, S., 파우스트, K., 1994.소셜 네트워크 분석:메서드와 응용 프로그램.뉴욕, 캠브리지 대학 출판부
  2. ^ a b c A. Barrat and M. Barthelemy and R. Pastor-Satorras and A. Vespignani (2004). "The architecture of complex weighted networks". Proceedings of the National Academy of Sciences. 101 (11): 3747–3752. arXiv:cond-mat/0311416. Bibcode:2004PNAS..101.3747B. doi:10.1073/pnas.0400087101. PMC 374315. PMID 15007165.
  3. ^ a b c Horvath, S., 2011.가중치 네트워크 분석.Genomics와 Systems Biology 응용 프로그램.스프링거북ISBN 978-1-4419-8818-8.
  4. ^ Granovetter, M (1973). "The strength of weak ties". American Journal of Sociology. 78 (6): 1360–1380. doi:10.1086/225469. S2CID 59578641.
  5. ^ Luczkowich, J.J.; Borgatti, S.P.; Johnson, J.C.; Everett, M.G. (2003). "Defining and measuring trophic role similarity in food webs using regular equivalence". Journal of Theoretical Biology. 220 (3): 303–321. Bibcode:2003JThBi.220..303L. CiteSeerX 10.1.1.118.3862. doi:10.1006/jtbi.2003.3147. PMID 12468282.
  6. ^ D. J. Watts and Steven Strogatz (June 1998). "Collective dynamics of 'small-world' networks" (PDF). Nature. 393 (6684): 440–442. Bibcode:1998Natur.393..440W. doi:10.1038/30918. PMID 9623998. S2CID 4429113. Archived from the original (PDF) on 2007-02-21.
  7. ^ Tore Opsahl and Vittoria Colizza and Pietro Panzarasa and Jose J. Ramasco (2008). "Prominence and control: The weighted rich-club effect". Physical Review Letters. 101 (16): 168702. arXiv:0804.0417. Bibcode:2008PhRvL.101p8702O. doi:10.1103/PhysRevLett.101.168702. PMID 18999722. S2CID 29349737.
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  9. ^ a b Zhang, Bin; Horvath, Steve (2005). "A general framework for weighted gene co-expression network analysis". Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology. 4: Article17. doi:10.2202/1544-6115.1128. PMID 16646834. S2CID 7756201.
  10. ^ a b Langfelder, Peter; Horvath, Steve (2008). "WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis". BMC Bioinformatics. 9: 559. doi:10.1186/1471-2105-9-559. PMC 2631488. PMID 19114008. open access
  11. ^ Newman, Mark E J (2001). "Scientific collaboration networks: II. Shortest paths, weighted networks, and centrality" (PDF). Physical Review E. 64 (1): 016132. arXiv:cond-mat/0011144. Bibcode:2001PhRvE..64a6132N. doi:10.1103/PhysRevE.64.016132. PMID 11461356.
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  13. ^ Opsahl, T; Agneessens, F; Skvoretz, J (2010). "Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths". Social Networks. 32 (3): 245–251. doi:10.1016/j.socnet.2010.03.006. Retrieved 17 June 2021.
  14. ^ Tore Opsahl; Pietro Panzarasa (2009). "Clustering in Weighted Networks". Social Networks. 31 (2): 155–163. CiteSeerX 10.1.1.180.9968. doi:10.1016/j.socnet.2009.02.002.
  15. ^ Dong J, Horvath S(2007) "모듈의 네트워크 개념에 대하여"BMC Systems Biology 2007, 6월 1일:24
  16. ^ Dong, Jun; Horvath, Steve (2008). Miyano, Satoru (ed.). "Geometric interpretation of gene coexpression network analysis". PLOS Computational Biology. 4 (8): e1000117. Bibcode:2008PLSCB...4E0117H. doi:10.1371/journal.pcbi.1000117. PMC 2446438. PMID 18704157. open access
  17. ^ "tnet » Software". Tore Opsahl. 12 June 2011. Retrieved 17 June 2021.