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J-GLOBAL ID：201702221140671130   整理番号：17A0368687

属性グラフにおけるトップk重複クラスタリングの発見【Powered by NICT】

Discovering top-k non-redundant clusterings in attributed graphs

著者 (6件)： Guedes Gustavo Paiva (Programa de Engenharia de Sistemas e Computacao/COPPE, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Cidade Universitaria, Centro de Tecnologia, Bloco H, Sala 319, CEP: 21941-972 Rio de Janeiro, Brazil) ,  Guedes Gustavo Paiva (Centro Federal de Educacao Tecnologica Celso Suckow da Fonseca, Av. Maracana, 229 - Maracana, CEP: 20271-110 Rio de Janeiro, Brazil) ,  Ogasawara Eduardo (Centro Federal de Educacao Tecnologica Celso Suckow da Fonseca, Av. Maracana, 229 - Maracana, CEP: 20271-110 Rio de Janeiro, Brazil) ,  Bezerra Eduardo (Centro Federal de Educacao Tecnologica Celso Suckow da Fonseca, Av. Maracana, 229 - Maracana, CEP: 20271-110 Rio de Janeiro, Brazil) ,  Xexeo Geraldo (Programa de Engenharia de Sistemas e Computacao/COPPE, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Cidade Universitaria, Centro de Tecnologia, Bloco H, Sala 319, CEP: 21941-972 Rio de Janeiro, Brazil) ,  Xexeo Geraldo (Departamento de Ciencia da Computacao/IM, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Avenida Athos da Silveira Ramos, 274 - Cidade Universitaria - Ilha do Fundao, CEP: 21941-916 Rio de Janeiro, Brazil)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 210  ページ： 45-54  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くのグラフクラスタリングアルゴリズムでは,入力グラフの頂点の単一分配を生産に焦点を当てた。それにもかかわらず,単一分配は基本的なデータについて十分な洞察を与えない可能性がある。これに関連して,代替クラスタリング解を探索することは興味深いと思われる。多くの地域,ソーシャルメディアマーケティング需要などは,例えば,潜在的顧客または様々な視点に従って影響メンバーと挙動解析を可能にするためにソーシャルネットワークにおける複数のクラスタリング解を調べた。,複数のクラスタリング解を提供するために,複数の非重複のものを提示することが望ましい,基礎となるデータセットから可能な多くの面を解放した。本論文では,RM CRAG,情報理論的意味での,すなわち,情報の最小量を共有するクラスタリングのランキング,属性グラフにおけるトップk重複クラスタリング解を発見するための新しいアルゴリズムを提案した。MVNMI,クラスタリングのセットの品質を評価するための評価基準を提案した。異なるデータセットを用いた実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 情報理論 ,  評価基準 ,  等級づけ ,  アルゴリズム ,  品質 ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  挙動解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 多重クラスタリング ,  属性付きグラフ ,  スペクトルクラスタリング ,  トップkクラスタリング ,  非冗長クラスタリング ,  トップk重複クラスタリング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 属性 ,  グラフ ,  トップ ,  クラスタリング ,  発見