The hyperbolic random graph model (HRG) has proven useful in the analysis of scale-free networks, which are ubiquitous in many fields, from social network analysis to biology. However, working with this model is algorithmically and conceptually challenging because of the nature of the distances in the hyperbolic plane. In this paper, we propose a discrete variant of the HRG model where nodes are mapped to the vertices of a triangulation; our algorithms allow us to work with this model in a simple yet efficient way. We present experimental results conducted on networks, both real-world and simulated, to evaluate the practical benefits of DHRG in comparison to the HRG model.


翻译:双曲随机图表模型(HRG)在分析从社会网络分析到生物学等许多领域普遍存在的无规模网络方面被证明是有用的。然而,由于双曲平面距离的性质,与这一模型合作在逻辑上和概念上具有挑战性。在本文中,我们提议了一个离散的HRG模型变量,将节点映射到三角的顶部;我们的算法使我们能够以简单而有效的方式与这一模型合作。我们介绍了在现实世界和模拟的网络上进行的实验结果,以评估DHRG相对于HRG模型的实际好处。

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哈工大机器人集团(HRG)成立于2014年12月,以政产学研深度融合的方式,推进机器人及相关智能装备领域的技术研发服务,推动区域创新体系建设和地方产业转型升级,构建了面向机器人及相关智能装备领域的研发机构集群。 HRG秉承“聚天下力,争世界先”的发展理念,依托研发机构集群的建设,通过联合研发、委托研发、自主研发,构建面向产业的创新研发服务体系。目前,HRG已拥有一支由院士、长江学者等专家领衔、规模逾1200人的创新创业人才队伍,建成了涵盖全链条、全要素的技术创新体系;已申报专利2200余项,其中授权专利1300余项,每年新增专利300余项;已研发和推出30余类、200余种产品;在智慧工厂、工业机器人、服务机器人、特种机器人、文旅机器人、医养康助机器人以及产教融合等方面形成了产业集聚和协同共生的发展态势。
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