文献

J-GLOBAL ID：201702224977910349   整理番号：17A0260045

オフライン過渡社会ネットワークにおけるマルチユーザ位置予測【JST・京大機械翻訳】

Multi-User Location Proximity Prediction in Offline Ephemeral Social Networks

著者 (4件)： Liao Guoqiong (School of Information Technology,Jiangxi University of Finance and Economics, Jiangxi Province Key Laboratory of Data and Knowledge Engineering) ,  Wang Tingli (School of Information Technology,Jiangxi University of Finance and Economics) ,  Deng Kun (School of Information Technology,Jiangxi University of Finance and Economics, Jiangxi Province Key Laboratory of Data and Knowledge Engineering) ,  Wan Changxuan (School of Information Technology,Jiangxi University of Finance and Economics, Jiangxi Province Key Laboratory of Data and Knowledge Engineering)
資料名： Jisuanji Yanjiu yu Fazhan  (Jisuanji Yanjiu yu Fazhan)
巻： 53  号： 11  ページ： 2645-2653  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0790A  ISSN： 1000-1239  CODEN： JYYFEY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： オフライン過渡社会ネットワーク(OFFLINE スプリングエフェメラル SOCIAL NETWORK, OFFESN)は特定時間に特定の事件に参加することによって一時的に構築される新型社会ネットワークである。モバイルエージェントの普及と短距離通信技術(例えばBLUETOOTH、RFID技術など)の発展に伴い、このタイプのネットワークは産業界と学術界がますます注目されている。位置隣接(LOCATION PROXIMITY)関係は,オフラインネットワークにおけるユーザの間の関係性を意味する。位置関係の動的変動性と持続時間が短いなどの特徴に対して、主にオフライン過渡社会ネットワークにおけるマルチユーザーの隣接関係予測問題を研究した。まず第一に,オフライン過渡社会ネットワークにおける関連概念と問題定義を与える。次に,ネットワークセグメントの収集,オーバレイネットワークの構築,ネットワークフィルタリング,および最大部分グラフの発見を含むマルチユーザの隣接関係予測の全体的フレームワークを設計した。多重近傍関係の数と隣接関係におけるユーザの数は事前に確定できないため、分割思想に基づき、最密部分グラフのマイニング策略を提案し、マルチユーザーの位置の隣接関係を予測する。このアルゴリズムは,ネットワーク分割の基礎として重み付き辺介数を使用し,分割密度を分割終了条件とする。2つの実際のデータセットで実験を行い,提案した予測戦略の実現可能性と効率を検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 部分グラフ ,  継続時間 ,  多重化 ,  *ネットワーク ,  アルゴリズム ,  オーバレイネットワーク ,  *マルチユーザ
準シソーラス用語： 動的変化 ,  位置関係 ,  *社会的ネットワーク ,  *オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： social networks ,  ephemeral social networks ,  location proximity ,  maximal close subgraphs ,  link prediction

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： オフライン ,  社会 ,  マルチユーザ ,  位置予測