[halshs-01101038] Symbolic regression of generative network models

Auteur:

Telmo Menezes

Camille Roth

Date de publication:

05 Septembre 2014

Mots-clefs:

regresión
Models
Modèles réduits
Abstraction
morfología (lengua)
Morphology
Morphologie (linguistique)
Morphologie (biologie)
morfología (biológica)
Growth
croissance
tiempo (cronología)
Time
Time (périodique. - New York)
temps
Tiempo
general
method
approach
Machine learning
Apprentissage automatique
Aprendizaje automático
Technique
Technique antique
Progrès scientifique et technique
Natural selection
Sélection naturelle
Darwinisme
Selección natural
Computer programs
Logiciels
Programas de ordenador
Boxwood
Buis
Reproduction
Régénération (sylviculture)
Reproducción
generación
Programs
Programmes
Programas
Lead
Plomb
Plomo
Compréhension
brain
Encéphale
Cerveau
Cerebro
computer science
Genetic algorithms
Applied mathematics
logiciel
elementos de programación
Software
Humanities
Lettres classiques (enseignement supérieur)
Humanidades
Statistics
Statistique
Statistiques
Méthodes statistiques
Estadística
estadísticas
sciences humaines

Publié ici :

02 Juillet 2015

Mis à jour le :

05 Juillet 2017

Langue de publication:

Anglais

Networks are a powerful abstraction with applicability to a variety of scientific fields. Models explaining their morphology and growth processes permit a wide range of phenomena to be more systematically analysed and understood. At the same time, creating such models is often challenging and requires insights that may be counter-intuitive. Yet there currently exists no general method to arrive at better models. We have developed an approach to automatically detect realistic decentralised network growth models from empirical data, employing a machine learning technique inspired by natural selection and defining a unified formalism to describe such models as computer programs. As the proposed method is completely general and does not assume any pre-existing models, it can be applied "out of the box" to any given network. To validate our approach empirically, we systematically rediscover pre-defined growth laws underlying several canonical network generation models and credible laws for diverse real-world networks. We were able to find programs that are simple enough to lead to an actual understanding of the mechanisms proposed, namely for a simple brain and a social network.

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