Easing Embedding Learning by Comprehensive Transcription of Heterogeneous Information Networks

Heterogeneous information networks (HINs) are ubiquitous in real-world applications. In the meantime, network embedding has emerged as a convenient tool to mine and learn from networked data. As a result, it is of interest to develop HIN embedding methods. However, the heterogeneity in HINs introduces not only rich information but also potentially incompatible semantics, which poses special challenges to embedding learning in HINs. With the intention to preserve the rich yet potentially incompatible information in HIN embedding, we propose to study the problem of comprehensive transcription of heterogeneous information networks. The comprehensive transcription of HINs also provides an easy-to-use approach to unleash the power of HINs, since it requires no additional supervision, expertise, or feature engineering. To cope with the challenges in the comprehensive transcription of HINs, we propose the HEER algorithm, which embeds HINs via edge representations that are further coupled with properly-learned heterogeneous metrics. To corroborate the efficacy of HEER, we conducted experiments on two large-scale real-words datasets with an edge reconstruction task and multiple case studies. Experiment results demonstrate the effectiveness of the proposed HEER model and the utility of edge representations and heterogeneous metrics. The code and data are available at https://github.com/GentleZhu/HEER.Comment: 10 pages. In Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, London, United Kingdom, ACM, 201

Harmonization of modeling systems for assessing the electric-power consumption levels at mining enterprises

Purpose. The purpose of the work is to study the system corporate features of electric-power consumption systems, the formation of applied scientific and methodological support, as well as economic and mathematical modeling tools to analyse the cost characteristics of the electric-power consumption. Methods. The research is based on the use of laws, patterns and categorical set. In the course of scientific research, the general scientific methods were used (comparison, generalization, analogue method, structural analysis and synthesis), methods of logical-theoretical analysis and special economic-mathematical methods. The official documents that reflect and regulate certain aspects of the power consumption system in the acquisition, processing and presentation of information were the normative basis of research. The materials of scientific conferences and seminars, the resources of the global Internet information system, the information from the State Statistics Service of Ukraine were used as information sources. The theoretical basis of research is confirmed by scientific works of domestic and foreign researchers in the field of power supply in a transition economy. The complex of regression and index methods, as well as models of electric-power consumption analysis are used to determine the transformational changes in the components of electric-power consumption. Findings. The parameters have been analysed of electric-power consumption in iron-ore enterprises of the Kryvyi Rih region. The process has been investigated of forming a system of models for solving the problem of the cost characteristics optimization of electric-power consumption. The system corporate features have been determined of the power consumption systems in iron-ore enterprises of the Kryvyi Rih region. The tools set has been formed of economic and mathematical modelling in order to analyse and assess the cost indicators of power consumption systems. The harmonization of modelling methods made it possible to determine the cost characteristics and prove the rationality of using the models, calculate the effective resources assignment, and make recommendations in accordance with rational management decisions on the formation of electric-power consumption. Originality. An innovative integrated approach to the formation of corporate models of electric-power supply systems has been proposed, which uses the index methodology in combination with the least modules methods. This approach allows to optimize electric-power costs and ensure rational management of electric-power consumption. Practical implications. The formation of corporate models is the basis for further research and the construction of multifactorial regression models, as well as models to predict the electric-power consumption. Practical experience in the use of the proposed methodology has proven its effectiveness in making management decisions to ensure optimal electric-power consumption characteristics.Мета. Вивчення системних корпоративних характеристик систем електроспоживання, формування прикладного науково-методичного забезпечення та інструменти економіко-математичного моделювання з метою аналізу й вартісних характеристик електроспоживання. Методика. Дослідження засноване на використанні законів, закономірностей та категоричного апарату. У процесі наукових досліджень були використані загальні наукові методи досліджень (порівняння, узагальнення, метод аналогій, структурний аналіз та синтез), методи логіко-теоретичного аналізу, спеціальні економіко-математичні методи. Нормативною базою для дослідження були офіційні документи, що відображають та регулюють певні аспекти системи споживання енергії при зборі, обробці та представленні інформації. Як інформаційні джерела використані матеріали наукових конференцій та семінарів, ресурси глобальної інформаційної системи Інтернету, інформація Державної служби статистики України. Теоретичні основи дослідження, що обслуговуються науковими роботами вітчизняних та зарубіжних дослідників у галузі енергозабезпечення в перехідній економіці. Комплекс регресійних та індексних методів та моделей аналізу споживання електроенергії для визначення трансформаційних змін компонентів споживання електричної енергії. Результати. Проаналізовано параметри споживання електроенергії на залізорудних підприємствах Криворізького регіону. Досліджено процес формування системи моделей для вирішення проблеми оптимізації вартісних характеристик споживання електроенергії. Визначено системні корпоративні характеристики систем енергоспоживання залізорудних підприємств Криворізького регіону. Сформовано інструментарій економічного та математичного моделювання з метою аналізу та оцінювання показників вартості систем енергоспоживання. Гармонізація методів моделювання дозволила визначити вартісні характеристики та довести раціональність застосування моделей, розрахувати ефективний розподіл ресурсів, надати рекомендації відповідно до раціональних управлінських рішень щодо формування споживання електроенергії. Наукова новизна. Запропоновано інноваційний комплексний підхід до формування корпоративних моделей систем електропостачання, що полягає у використанні індексної методології в поєднанні з методами найменших модулів. Це дозволяє оптимізувати витрати електроенергії і забезпечити раціональне управління електроспоживанням. Практична значимість. Формування корпоративних моделей є основою для подальшого дослідження і побудови багатофакторних регресійних моделей та моделей для прогнозування споживання електроенергії. Практичний досвід використання запропонованої методології довели свою ефективність при прийнятті управлінських рішень з метою забезпечення оптимальних витратних характеристик споживання електроенергії.Цель. Изучение корпоративных характеристик систем электроснабжения, формирования прикладного научно-методического обеспечения и инструментария экономико-математического моделирования для анализа и стоимостных характеристик электропотребления. Методика. Исследование основано на использовании законов, закономерностей и категорического аппарата. В процессе научных исследований были использованы общие научные методы исследования (сравнение, обобщение, метод аналогий, структурный анализ и синтез), методы логико-теоретического анализа, специальные экономико-математические методы. Нормативной базой для исследования были официальные документы, отражающие и регулирующие определенные аспекты системы потребления энергии при сборе, обработке и представлении информации. Как информационные источники, использованные материалы научных конференций и семинаров, ресурсы глобальной информационной системы Интернета, информация Государственной службы статистики Украины. Теоретические основы исследования, обслуживаемых научными работами отечественных и зарубежных исследователей в области энергообеспечения в переходной экономике. Комплекс регрессионных и индексных методов и моделей анализа потребления электроэнергии для определения трансформационных изменений компонентов потребления электрической энергии. Результаты. Проанализированы параметры потребления электроэнергии на железорудных предприятиях Криворожского региона. Исследован процесс формирования системы моделей для решения проблемы оптимизации стоимостных характеристик потребления электроэнергии. Определены корпоративные характеристики систем энергопотребления железорудных предприятий Криворожского региона. Сформирован инструментарий моделирования с целью анализа и оценки показателей стоимости систем энергопотребления. Гармонизация методов моделирования позволила определить стоимостные характеристики и доказать рациональность применения моделей, рассчитать эффективное распределение ресурсов, дать рекомендации в соответствии с рациональными управленческими решениями по формированию потребления электроэнергии. Научная новизна. Предложен инновационный комплексный подход к формированию корпоративных моделей систем электроснабжения заключающийся в использовании методологии индексов в сочетании с методами наименьших модулей, что позволяет оптимизировать затраты электроэнергии и осуществить рациональное управление электропотреблением. Практическая значимость. Формирование корпоративных моделей является основой для дальнейшего исследования и построения многофакторных регрессионных моделей и моделей для прогнозирования потребления электроэнергии. Практический опыт использования предложенной методологии доказали свою эффективность при принятии управленческих решений с целью обеспечения оптимальных расходных характеристик потребления электроэнергии.The author expresses particular gratitude to T.M. Beridze, Candidate of Engineering Sciences, Associate Professor, for consulting assistance in formulation of this scientific article

On maximal chain subgraphs and covers of bipartite graphs

In this paper, we address three related problems. One is the enumeration of all the maximal edge induced chain subgraphs of a bipartite graph, for which we provide a polynomial delay algorithm. We give bounds on the number of maximal chain subgraphs for a bipartite graph and use them to establish the input-sensitive complexity of the enumeration problem. The second problem we treat is the one of finding the minimum number of chain subgraphs needed to cover all the edges a bipartite graph. For this we provide an exact exponential algorithm with a non trivial complexity. Finally, we approach the problem of enumerating all minimal chain subgraph covers of a bipartite graph and show that it can be solved in quasi-polynomial time

Exact Graph Coloring for Functional Decomposition: Do We Need It?

Finding column multiplicity index is one of important component processes in functional decomposition of discrete functions for circuit design and especially Data Mining applications. How important it is to solve this problem exactly from the point of view of the minimum complexity of decomposition, and related to it error in Machine Learning type of applications? In order to investigate this problem we wrote two graph coloring programs: exact program EXOC and approximate program DOM (DOM cab give provably exact results on some types of graphs). These programs were next incorporated into the multi-valued decomposer of functions and relations NVGUD. Extensive testing of MVGUD with these programs has been performed on various kinds of data. Based on these tests we demonstrated that exact graph coloring is not necessary for high-quality functional decomposers, especially in Data Mining applications, giving thus another argument that efficient and effective Machine Learning approach based on decomposition is possible

Different approaches to community detection

A precise definition of what constitutes a community in networks has remained elusive. Consequently, network scientists have compared community detection algorithms on benchmark networks with a particular form of community structure and classified them based on the mathematical techniques they employ. However, this comparison can be misleading because apparent similarities in their mathematical machinery can disguise different reasons for why we would want to employ community detection in the first place. Here we provide a focused review of these different motivations that underpin community detection. This problem-driven classification is useful in applied network science, where it is important to select an appropriate algorithm for the given purpose. Moreover, highlighting the different approaches to community detection also delineates the many lines of research and points out open directions and avenues for future research.Comment: 14 pages, 2 figures. Written as a chapter for forthcoming Advances in network clustering and blockmodeling, and based on an extended version of The many facets of community detection in complex networks, Appl. Netw. Sci. 2: 4 (2017) by the same author

Using similarity of graphs in evaluation of designs

This paper deals with evaluating design on the basis of their internal structures in the form of graphs. A set containing graphs representing solutions of similar design tasks is used to search for frequently occurring subgraphs. On the basis of the results of the search the quality of new solutions is evaluated. Moreover the common subgraphs found are considered to be design patterns characterizing a given design task solutions. The paper presents the generic concept of such an approach as well as illustrates it by the small example of floor layout design

Identifying combinations of tetrahedra into hexahedra: a vertex based strategy

Indirect hex-dominant meshing methods rely on the detection of adjacent tetrahedra an algorithm that performs this identification and builds the set of all possible combinations of tetrahedral elements of an input mesh T into hexahedra, prisms, or pyramids. All identified cells are valid for engineering analysis. First, all combinations of eight/six/five vertices whose connectivity in T matches the connectivity of a hexahedron/prism/pyramid are computed. The subset of tetrahedra of T triangulating each potential cell is then determined. Quality checks allow to early discard poor quality cells and to dramatically improve the efficiency of the method. Each potential hexahedron/prism/pyramid is computed only once. Around 3 millions potential hexahedra are computed in 10 seconds on a laptop. We finally demonstrate that the set of potential hexes built by our algorithm is significantly larger than those built using predefined patterns of subdivision of a hexahedron in tetrahedral elements.Comment: Preprint submitted to CAD (26th IMR special issue