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J-GLOBAL ID：201002299133759644   整理番号：10A0122626

ベクトル空間のグラフ埋め込みによる一般化メディアングラフの計算

Generalized median graph computation by means of graph embedding in vector spaces

著者 (5件)： FERRER M. (Centre de Visio per Computador, Departament de Ciencies de la Computacio, Univ. Autonoma de Barcelona, 08193 ...) ,  VALVENY E. (Centre de Visio per Computador, Departament de Ciencies de la Computacio, Univ. Autonoma de Barcelona, 08193 ...) ,  SERRATOSA F. (Departament d’Enginyeria Informatica i Matematiques, Univ. Rovira i Virgili, 43007 Tarragona, ESP) ,  RIESEN K. (Inst. of Computer Sci. and Applied Mathematics, Univ. of Bern, Neubrueckstrasse, 10, CH-3012 Bern, CHE) ,  BUNKE H. (Inst. of Computer Sci. and Applied Mathematics, Univ. of Bern, Neubrueckstrasse, 10, CH-3012 Bern, CHE)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 43  号： 4  ページ： 1642-1655  発行年： 2010年04月 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： メディアングラフは,グラフの集合を表現するための有効なツールであることが分かっている。しかし計算が非常に複雑で,既存のアルゴリズムでは,限定されたデータ量しか使えない。ここではメディアングラフの計算のための,グラフ埋め込みに基づく新しい手法を提案した。グラフをベクトル空間に埋め込み,メディアンをベクトル領域で計算する。メディアングラフの最終的な近似を得るために,ベクトル空間の計算をグラフ領域に戻す,グラフ対の重みつき平均に基づいた手順を設計した。大規模グラフを含む三つの異なるデータベース上での実験で,メディアングラフのよい近似が計算できることを示した。またこのメディアングラフを用いて,いくつかの基本的な分類タスクを実行して,かなり優れた結果を達成した。これらの実データ上での実験により,代表となるグラフ集合が必要となる多くのより複雑な機械学習アルゴリズムへの,メディアングラフの応用の道を開いた。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *パターン認識 ,  マッチング ,  *中央値 ,  *グラフ ,  埋込み【挿入】 ,  ベクトル空間 ,  近似式 ,  データベース ,  実証実験 ,  パターン分類 ,  機械学習
準シソーラス用語： グラフマッチング ,  *メジアン

分類 (3件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ベクトル空間 ,  グラフ ,  埋め込み ,  一般化 ,  メディアン ,  計算