文献

J-GLOBAL ID：201002216328063323   整理番号：10A0589781

経路総和法共変カーネル:有向グラフのノード間の新しい共変測度

The Sum-over-Paths Covariance Kernel: A Novel Covariance Measure between Nodes of a Directed Graph

著者 (6件)： MANTRACH Amin (Univ. Libre de Bruxelles, Brussels, BEL) ,  YEN Luh (Univ. Catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, BEL) ,  CALLUT Jerome (Univ. Catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, BEL) ,  FRANCOISSE Kevin (Univ. Catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, BEL) ,  SHIMBO Masashi (Nara Inst. Sci. and Technol., Nara, JPN) ,  SAERENS Marco (Univ. Catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, BEL)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 32  号： 6  ページ： 1112-1126  発行年： 2010年06月 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 各種分野で重要性が高まっているネットワーク解析およびリンク解析の一環として,本論文では,経路総和法共変カーネルを提案し,有向グラフのノード間の新しい共変測度について議論を行った。経路集合上でのBoltzmann分布について論じるとともに,経路集合の中間性測度および共変測度,直接コストからの分割関数の高精度計算,などについて数学的な議論を行った。評価実験を行い,Freemenの中間性とNewmanの中間性に対するここで提案した経路集合中間性の比較を行うとともに,半教師つきノード分類タスク上で経路集合共変測度の性能評価を行った。その結果,得られた共変行列がGram行列になり,それによりグラフ上の有向カーネルが定義されることなどを述べた。また,提案測度が各種のグラフマイニングタスクに利用可能であることも述べた。今後,協調的レコメンデーションタスク上で,この共変測度とその他のポピュラーな測度の比較を行う予定である。

シソーラス用語： *有向グラフ ,  知識獲得 ,  *データマイニング ,  *最短路問題 ,  数学的性質 ,  精度 ,  測度 ,  自動分類 ,  酔歩
準シソーラス用語： *グラフマイニング ,  共変測度

分類 (3件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 経路 ,  総和法 ,  カーネル ,  有向グラフ ,  ノード ,  測度