Julie Queiros ; François Queyroi - Modeling and mining higher-order networks built from sequences

arcs:11256 - Analyse de réseaux pour les sciences sociales, September 23, 2024 - https://doi.org/10.46298/arcs.11256
Modeling and mining higher-order networks built from sequencesArticle

Authors: Julie Queiros 1; François Queyroi 1

[en]
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.

[fr]
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.


Section: Sotware papers
Published on: September 23, 2024
Accepted on: May 3, 2024
Submitted on: April 28, 2023
Keywords: [INFO]Computer Science [cs], [en] Sequences, Trajectories, Higher-order Networks, PageRank, Python

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