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J-GLOBAL ID：201702269874483271   整理番号：17A0115977

多重属性の階層構造を用いた意味的要約グラフへのクラスター化に基づくアルゴリズム【Powered by NICT】

Clustering-Based Algorithms to Semantic Summarizing Graph with Multi-attributes’ Hierarchical Structures

著者 (5件)： Sun Chong ,  Cai Xiantao ,  Hu YiRan ,  Chen Wen Ying ,  Tie Jun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICEBE  ページ： 64-70  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： K SGSはスケール限界を解決する新しいグラフ要約方法である。ノードの属性の概念階層を用いて,K SGSはノードをグループ柔軟な方法である。同じ値のみならず,類似の値を持つノードをグループ化する。エッジの情報損失に加えて,要約中のノードの情報損失を考慮し,多目的計画として要約をモデル化した。二階層的凝集アルゴリズム提案,forbearing成層配列決定法に基づいており,他は,統一された目的関数法に基づいている。実生活データセットの実験は,著者らの手法は問題を解決し,品質の良いグラフ要約を得ることができることを示した。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： 成層 ,  *階層構造 ,  目的関数 ,  *クラスタ化 ,  モデリング ,  品質 ,  *アルゴリズム ,  凝集 ,  *多重化
準シソーラス用語： データ損失 ,  概念階層 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多重 ,  属性 ,  階層構造 ,  意味 ,  グラフ ,  クラスター化 ,  アルゴリズム