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Partial embedding distance for networks

机译：网络的部分嵌入距离

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This paper presents methods to compare networks where relationships between pairs of nodes in a given network are defined. We define such network distance by searching for the optimal method to embed one network into another network, and prove that such distance is a valid metric in the space of networks modulo permutation isomorphisms. The network distance defined can be approximated via multi-dimensional scaling, however, the lack of structure in networks results in poor approximations. To alleviate such problem, we consider methods to define the interiors of networks. We show that comparing interiors induced from a pair of networks yields the same result as the actual network distance between the original networks. Practical implications are explored by showing the ability to discriminate networks generated by different models. This paper is eligible for the student paper award.
机译：本文提出了比较网络的方法，其中定义了给定网络中的节点对之间的关​​系。我们通过寻找将一个网络嵌入另一个网络的最佳方法来定义这种网络距离，并证明这种距离在网络模排列同构的空间中是一个有效的度量。定义的网络距离可以通过多维缩放来近似，但是，网络中缺乏结构会导致近似性较差。为了缓解这种问题，我们考虑了定义网络内部的方法。我们显示，比较由一对网络引起的内部产生的结果与原始网络之间的实际网络距离相同。通过展示区分不同模型生成的网络的能力来探索实际含义。该论文有资格获得学生论文奖。

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