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J-GLOBAL ID：201702250349393103   整理番号：17A0213985

準局在ノード類似性測度の時系列を用いた時間的リンク予測【Powered by NICT】

Temporal Link Prediction Using Time Series of Quasi-Local Node Similarity Measures

著者 (2件)： Ozcan Alper ,  Oguducu Sule Gunduz
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMLA  ページ： 381-386  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時間とともに変化するオブジェクトと関係から構成される,進化するネットワークは,多くの実世界領域にみられるよくある変異と近年における重要な研究主題となっている。以前のリンク予測の研究の大部分は,時間によってネットワークの進化を無視し,主にノードとリンクの静的特徴に基づく将来のリンク予測に焦点を当てた。しかし,実世界ネットワークは複雑な動的構造と非線形変化するトポロジー的特徴,ネットワークのノードとリンクが出現あるいは消失することを意味している。ネットワークのこれらの活動性が,リンク予測より挑戦的な課題となっている。これらの困難を克服するために,そのようなネットワークにおけるリンク予測は,トポロジー的特徴の非線形時間発展をモデル化し,ネットワーク構造の発生情報を同時になければならない。本論文では,筆者らは進化するネットワークのためのNARXニューラルネットワークに基づく新しいリンク予測法を提案した。著者らのモデルは,最初のネットワークの異なるスナップショットの中のノードの各ペアのための準局所測度に基づく類似性スコアを計算し,各対の時系列を作成した。NARXネットワークは過去ノード類似性とノード連結性を用いた将来のノード類似性スコアの予測に効果的に適用した。提案した方法は,DBLP共著ネットワークで試験した。時間情報を組み合わせたノード類似性とノードとの接続が大幅にリンク予測性能を改善することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ネットワーク構造 ,  *測度 ,  位相幾何学 ,  ネットワーク ,  連結性 ,  時間発展 ,  予測技法 ,  モデリング ,  *類似性
準シソーラス用語： 予測性能 ,  時間情報 ,  共著 ,  スコア ,  スナップショット ,  ネットワーク進化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  通信網  (ND07030A) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (6件)： ノード ,  類似性 ,  測度 ,  時系列 ,  リンク ,  予測