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J-GLOBAL ID：201702276898792670   整理番号：17A0853392

モジュール性最適化に基づく新しい動的コミュニティ検出アルゴリズム【Powered by NICT】

A novel dynamic community detection algorithm based on modularity optimization

著者 (6件)： Xiangfeng Meng (School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Yunhai Tong (School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Xinhai Liu (School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Shuai Zhao (School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Xianglin Yang (School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China) ,  Shaohua Tan (School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSESS  ページ： 72-75  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： 動的コミュニティ検出は時間とともに進化傾向を明らかにするその能力のために魅力的な話題となっている。しかし,既存の動的コミュニティ検出アルゴリズムは,いくつかの欠点に悩まされている。群集の発生に関する強い仮定をしている,または事前知識を必要とする。本論文では,モジュール性最適化に基づく時間的ネットワークにおけるコミュニティを検出するための,動的Louvain法,新しいアルゴリズムを提案した。基本的動機は,異なる時間ステップを横切る群集は順調に進展させる必要があることである。与えられた時間ステップで時間ネットワークを分割する場合,我々は,歴史的なネットワーク構造を考慮すべきである。に加えて,このアルゴリズムは群集の発生に関する仮定をしないと,群集の数を自動的に決定することができる。この新しいアルゴリズムは,時間的金融ネットワークに適用し,数値評価は,この新しいアルゴリズムはより優れた分割を得るために,他の最新のアルゴリズムと比較して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： *最適化 ,  ネットワーク構造 ,  *コミュニティ ,  ネットワーク ,  金融 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 時間ステップ ,  事前知識 ,  *コミュニティ検出 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適化 ,  コミュニティ ,  検出アルゴリズム