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J-GLOBAL ID：201702272530719706   整理番号：17A0416937

コミュニティ検出アルゴリズムを解析するためのフレームワーク【Powered by NICT】

A framework for analyzing community detection algorithms

著者 (2件)： Biswas Anupam (Department of Computer Science & Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi, India) ,  Biswas Bhaskar (Department of Computer Science & Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： TechSym  ページ： 61-66  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： コミュニティ検出アルゴリズムの評価を同定した群集の精度と品質を保証するために非常に重要である。品質測定は端部を組み込んだが,測定精度は,ノードラベルを含んでいる。精度と品質の間の基本的な違いのために,しばしば評価プロセスを二の間のトレードオフのような問題に直面する。添加では,社会的ネットワークのような実世界ネットワークは未知の構造と複合体である。これらのネットワークのためのアルゴリズムを用いたコミュニティ検出の精度は,グランドトルースが利用できないため測定できない。このような場合,グランドトルースが利用できるアルゴリズムは,ネットワークの精度に対して高い傾斜を示す正確な群集を予測する可能性が確かに存在している。本論文では,セットコミュニティ検出アルゴリズムの相対的な傾斜に向けて精度(RITA)を分析するために提案したフレームワーク。RITA解析を行い,提案アルゴリズムがグランドトルースは利用できないネットワークにおける正確な群集を生成するどの程度確からしいかがの直観を与えた。さらに,RITA分析は,共通プラットフォームへの両方を組み込むことにより,精度と品質の間のトレードオフを克服する。種々ネットワークの結果は,分析中のトレードオフを扱う上で提案したフレームワークの能力を示した。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 ,  品質 ,  複合体 ,  測定精度 ,  *アルゴリズム ,  *コミュニティ
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  *コミュニティ検出 ,  社会的ネットワーク ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (4件)： コミュニティ ,  検出アルゴリズム ,  解析 ,  フレームワーク