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J-GLOBAL ID：201702280713916834   整理番号：17A0267668

インターネットマクロトポロジーのコミュニティ発見【JST・京大機械翻訳】

Community Detecting of Internet Macroscopic Topology

著者 (4件)： Zhang Jun (School of Computer Science and Engineering,Northeastern University) ,  Zhao Hai (School of Computer Science and Engineering,Northeastern University) ,  Lin Chuan (School of Computer Science and Engineering,Northeastern University) ,  Liu Xiao (School of Computer Science and Engineering,Northeastern University)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 11  ページ： 148-151  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 自然界に存在する多くの複雑なシステムは複雑なネットワークによって記述でき,コミュニティ構造はスモールワールド特性とスケールフリー特性に次ぐ最も重要な複合ネットワーク特性である。コミュニティ発見はインターネットのマクロトポロジーを理解する上で重要である。インターネットマクロトポロジーの構造特性に基づいて,辺聚簇アルゴリズムに基づいて,経路選定特性に基づくコミュニティ発見アルゴリズムを設計して,それはネットワークのマクロトポロジーにおける検出エッジの影響因子によってエッジ類似性を定義して,辺聚簇アルゴリズムにおける要所クラスタプロセスを改良した。インターネットマクロトポロジーにおけるコミュニティ構造を発見する.実験結果は,提案したアルゴリズムのほうが従来のアルゴリズムよりも高い分割密度を持つことを示した。さらに,辺介数を用いて,数を検出し,このアルゴリズムを他のタイプのネットワークに適用し,良好な結果を得た。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 経路選定 ,  ネットワーク ,  *インターネット ,  構造特性 ,  類似性 ,  アルゴリズム ,  *コミュニティ ,  通信操作
準シソーラス用語： 影響因子 ,  スケールフリー ,  スモールワールド ,  コミュニティ構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Complex network ,  Community detecting ,  Routing features ,  Internet macroscopic topology

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： コミュニティ ,  発見