Structure Prediction in Uncertain Temporal Networks

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60076658%3A12510%2F20%3A43901483" target="_blank" >RIV/60076658:12510/20:43901483 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ACIT49673.2020.9209002" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ACIT49673.2020.9209002</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ACIT49673.2020.9209002" target="_blank" >10.1109/ACIT49673.2020.9209002</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Structure Prediction in Uncertain Temporal Networks
Popis výsledku v původním jazyce
Many phenomena can be modeled using networks. We deal with networks, which are both time-varying (temporary) and uncertain. In this paper, we use belief function theory for the modelling of uncertainty. Based on an estimate of interactions of groups of actors in a network, we estimate the structure of the modeled temporary network.
Název v anglickém jazyce
Structure Prediction in Uncertain Temporal Networks
Popis výsledku anglicky
Many phenomena can be modeled using networks. We deal with networks, which are both time-varying (temporary) and uncertain. In this paper, we use belief function theory for the modelling of uncertainty. Based on an estimate of interactions of groups of actors in a network, we estimate the structure of the modeled temporary network.

Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)