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J-GLOBAL ID：201702279393289711   整理番号：17A0930749

メトリック空間における複数カテゴリに属するハイブリッドオブジェクト抽出法の提案

Extraction Method of Hybrid Objects Belonging to Several Categories in Metric Space

著者 (3件)： 伏見卓恭 (東京工科大 コンピュータサイエンス) ,  斉藤和巳 (静岡県大 経営情報) ,  風間一洋 (和歌山大 システム工)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 58  号： 6  ページ： 1258-1267 (WEB ONLY)  発行年： 2017年06月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 社会ネットワーク分析の分野で重要ノードを抽出する指標として媒介中心性,近接中心性が提案されており,これらは各ノードの媒介度と近接度をランキングし,上位ノードを抽出する手法である。本稿では,媒介中心性と近接中心性をベースに,メトリック空間オブジェクトの中から混合性と凝集性の高いオブジェクトを抽出する2つの指標を提案する。1つ目の混合中心性は,任意のオブジェクトペアの中間に存在する度合いにより各オブジェクトの混合度を定量化することにより,データ分布のクラスタの狭間に位置するハイブリッドなオブジェクトを抽出する。2つ目の凝集中心性は,他のオブジェクトへの距離の逆数により各オブジェクトの凝集度を定量化することにより,データ分布の凝集性が高い部分に位置するオブジェクトを抽出する。複数の実データおよび人工データを対象とした評価実験より,凝集性,混合性の高いオブジェクトを抽出できることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *距離空間 ,  クラスタ化 ,  データ蓄積 ,  *情報ネットワーク ,  次元縮小
準シソーラス用語： クラスタリング ,  ビッグデータ

分類 (1件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

引用文献 (16件)：

• Bolettieri, P., Esuli, A., Falchi, F., Lucchese, C., Perego, R., Piccioli, T. and Rabitti, F.: CoPhIR: a Test Collection for Content-Based Image Retrieval, CoRR, Vol.abs/0905.4627v2 (2009).
• Brandes, U.: A Faster Algorithm for Betweenness Centrality, Journal of Mathematical Sociology, Vol.25, pp.163-177 (2001).
• Freeman, L.: Centrality in social networks: Conceptual clarification, Social Networks, Vol.1, No.3, pp.215-239 (online), DOI: 10.1016/0378-8733(78)90021-7 (1979).
• Lee, J.A. and Verleysen, M.: Nonlinear dimensionality reduction, Springer, New York; London (2007).
• Levenshtein, V.: Binary Codes Capable of Correcting Deletions, Insertions and Reversals, Soviet Physics Doklady, Vol.10, p.707 (1966).

タイトルに関連する用語 (4件)： メトリック ,  カテゴリ ,  オブジェクト抽出 ,  提案