利用非负张量分解探索时变网络中尺度结构的研究

资源摘要信息:"ntf-school:通过非负张量分解揭示时变网络的中尺度结构" 知识点: 1. 非负张量分解技术： 非负张量分解是一种高级数学技术，用于将包含非负元素的多维数组（张量）分解为几个非负数组的乘积。在此研究中，非负张量分解被用于分析时变网络数据，以识别和揭示网络中的中尺度结构。中尺度结构指的是网络中介于微观个体行为和宏观网络特征之间的结构层面，这有助于理解复杂系统的组织和动态。 2. 时变网络分析： 时变网络是指网络结构随时间变化的网络。这种网络的链接和节点属性不是静态的，而是随时间演化。时变网络分析能够捕捉和量化网络拓扑在不同时间点的变化，对于理解动态交互过程和模式至关重要。本研究中的时变网络特指学校中的面对面邻近关系数据，这些数据能够反映学生或教职员工之间的互动模式随时间的变化。 3. 数据预处理： 在研究中使用了预处理数据，这些数据是从原始数据集中提取并进行加工处理的。预处理通常包括数据清洗、格式化、归一化等步骤，以去除噪声和异常值，保证数据质量。本研究中提到的预处理数据是 csv 格式，并已经去除了夜晚的数据，可能是因为夜晚的活动模式与白天的模式有显著不同，可能会影响中尺度结构的分析。 4. 类映射和时变接近度交互： 类映射是指将数据点映射到预定义的类别或分组中的过程，而时变接近度交互指的是根据时间变化测量节点之间的相互作用强度。这些概念在本研究中被应用于分析学校环境中个体间的互动模式，从而揭示社交网络中的中尺度结构特征。 5. 数据库存储和版本控制： 存储库中包含了用于加载数据和执行非负张量分解步骤的笔记本，这表明了作者使用了某种形式的数据库存储和版本控制系统来管理研究数据和代码。使用版本控制系统如Git，能够帮助研究者跟踪和管理代码的变更历史，同时便于协作和代码的贡献。 6. 贡献指南与开源合作： 文档还提到了如何为该项目做出贡献，鼓励研究者通过评论、更改代码以及通过Pull Request（拉取请求）来参与开源合作。这种开放的合作模式在科学计算和数据科学领域非常常见，有助于科学知识的积累和研究成果的快速传播。 7. 参考文献： 文档最后提供了参考文献列表，其中包含了一篇发表在《PLOS ONE》杂志上的相关研究论文。通过这些参考文献，读者可以追溯研究的理论基础和方法论，从而更深入地理解时变网络分析和非负张量分解的应用背景和实际意义。 总结： 该存储库呈现的研究项目通过非负张量分解技术，对时变网络数据进行了深入分析，揭示了学校中个体间互动的中尺度结构。研究依托于有效的数据预处理方法和类映射策略，提供了对学校社交网络动态的全新视角。同时，该项目鼓励科研人员通过开源平台贡献自己的力量，反映了科学研究社区的协作精神和开放共享理念。