Какие математические методы используются для анализа и оптимизации графовых структур в компьютерных сетях?

Некоторые математические методы, которые используются для анализа и оптимизации графовых структур в компьютерных сетях:

• Матричные разложения. mlcourse.at.ispras.ru С их помощью граф представляют в виде матрицы и раскладывают её, что позволяет понизить размерность и сохранить полезную информацию. mlcourse.at.ispras.ru
• Случайные блуждания. mlcourse.at.ispras.ru Например, метод node2vec. mlcourse.at.ispras.ru
• Максимизация вероятности восстановления рёбер. mlcourse.at.ispras.ru Создаётся вероятностная модель, которая объясняет появление рёбер графа. mlcourse.at.ispras.ru Параметры модели (они же представления вершин) задают вид распределения. mlcourse.at.ispras.ru Обучение модели заключается в максимизации вероятности наблюдаемых рёбер графа. mlcourse.at.ispras.ru
• Глубокое обучение. mlcourse.at.ispras.ru Например, метод Deep Neural Networks for Learning Graph Representations (DNGR). mlcourse.at.ispras.ru
• Графовые нейронные сети (GNN). mlcourse.at.ispras.ru journalofbigdata.springeropen.com С их помощью обучают представления на основе структуры и атрибутов вершин одновременно с помощью нейросети. mlcourse.at.ispras.ru

Также для оптимизации сетей связи с помощью теории графов используется алгоритм построения покрывающего дерева. cyberleninka.ru Он позволяет находить оптимальные древовидные топологии на сложно разветвлённых сетях связи. cyberleninka.ru