Temporal graphs represent interactions between entities over the time. These interactions may be direct (a contact between two nodes at some time instant), or indirect, through sequences of contacts called temporal paths (journeys). Deciding whether an entity can reach another through a journey is useful for various applications in communication networks and epidemiology, among other fields. In this paper, we present a data structure which maintains temporal reachability information under the addition of new contacts (i.e., triplets $(u,v,t)$ indicating that node $u$ and node $v$ interacted at time $t$). In contrast to previous works, the contacts can be inserted in arbitrary order -- in particular, non-chronologically -- which corresponds to systems where the information is collected a posteriori (e.g. when trying to reconstruct contamination chains among people). The main component of our data structure is a generalization of transitive closure called timed transitive closure (TTC), which allows us to maintain reachability information relative to all nested time intervals, without storing all these intervals, nor the journeys themselves. TTCs are of independent interest and we study a number of their general properties. Let $n$ be the number of nodes and $\tau$ be the number of timestamps in the lifetime of the temporal graph. Our data structure answers reachability queries regarding the existence of a journey from a given node to another within given time interval in time $O(\log\tau)$; it has an amortized insertion time of $O(n^2\log\tau)$; and it can reconstruct a valid journey that witnesses reachability in time $O(k\log\tau)$, where $k<n$ is the maximum number of edges of this journey. Finally, the space complexity of our reachability data structure is $O(n^2\tau)$, which remains within the worst-case size of the temporal graph itself.


翻译:时间图形代表实体在时间上的相互作用。 这些互动可能是直接的( 在某个时刻两个节点之间的接触), 或者间接的, 或者是通过名为时间路径( journeys) 的接触序列。 决定一个实体能否通过旅程到达另一个实体, 这对于通信网络和流行病学等字段中的各种应用是有用的。 在本文中, 我们的数据结构中包含一个数据结构, 在添加新的联系人( 也就是说, 三进制( $, v, t) 下保持时间间隔( 美元) 和节点( 美元) 互动 美元 。 与以前的工程相比, 联系人可以任意地插入 -- 特别是非时间顺序 -- 用来匹配信息在通信网络和流行病学中收集的系统( 例如, 当试图重建人们之间的污染链时) 。 我们数据结构的主要组成部分是连接通俗化的过渡关闭( 美元过渡关闭 ( TTC), 这使得我们能保持相对于所有嵌套时间间隔的相对的可获取性信息, 但不存储所有时间, 也不保存行程本身。 TTC 是一个独立的轨道中的数字 。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
专知会员服务
42+阅读 · 2021年4月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
10+阅读 · 2019年8月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
10+阅读 · 2019年1月29日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月19日
VIP会员
最新内容
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
5+阅读 · 今天11:13
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:19
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:57
《美国战争部2027财年军事人员预算》
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:44
伊朗战争中的电子战
专知会员服务
5+阅读 · 今天7:04
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
8+阅读 · 今天3:12
美海军“超配项目”
专知会员服务
7+阅读 · 今天2:13
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
10+阅读 · 2019年8月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
10+阅读 · 2019年1月29日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员