文献

J-GLOBAL ID：201502267384469227   整理番号：14A1407496

異種情報ネットワークのためのメタ経路に基づくリンク予測モデル【Powered by NICT】

A Meta Path-Based Link Prediction Model for Heterogeneous Information Networks

著者 (6件)： Huang Liwei (Inst. o f Commnand In formation System, PLA Univ. of Sci. and Technol., Nanjing) ,  Li Deyi (Inst. of Electronic System Engineering, Beijing) ,  Ma Yutao (State Key Lab. of Software Engineering, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Zheng Siyi (Inst. of Electronic System Engineering, Beijing) ,  Zhang Haisu (Inst. of National Defense Informnation, Wuhan) ,  Fu Ying (Inst. o f Commnand In formation System, PLA Univ. of Sci. and Technol., Nanjing)
資料名： Jisuanji Xuebao  (Jisuanji Xuebao)
巻： 37  号： 4  ページ： 848-858  発行年： 2014年 
JST資料番号： C2531A  ISSN： 0254-4164  CODEN： JIXUDT  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： 実世界,多重型付きオブジェクトはしばしば結合した異種情報ネットワークを形成した。ネットワークにおけるオブジェクト間のリンクや相互作用を予測する問題は,ネットワーク解析の重要な作業である。均一ネットワークにおける伝統的なリンク予測タスクとは異なり,異種情報ネットワークは異なるタイプ相関オブジェクトと関係を複数,異機種ネットワークにおける対象は異なる関係を介して接続することができる。本論文では,メタ経路を用いて,配列の関係によるオブジェクトタイプを結ぶ種経路の,異なるタイプのノードとの関係の明確な意味論を記述し,異種情報ネットワーク(MPLP)のためのメタ経路に基づくリンク予測モデルを提案した。このモデルでは,異なるメタ経路上のノード間でのリンク確率を組み合わせることによってリンク予測を行った。法はのデータセット二種類のジャンルで評価し:DBLPと最終回fm.実験結果は,七種類の関係性の形成を予測する場合に,提案手法のAUC値は最も正確な方法と比較して5 93%改善し平均であることを示した。さらに,メタ経路を用いて,種々のタイプのノードとの関係を区別する予測精度を著しく改善することができる。最後に,予測精度とこのモデルのスケーラビリティをバランスさせるために,実験的解析は,その長さは5未満のメタ経路を考慮してリンク予測の点で良好な結果を得るために十分であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測モデル ,  相互作用 ,  *予測 ,  相関 ,  意味論 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  スケーラビリティ【計算機】
準シソーラス用語： ネットワーク解析 ,  データセット ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 情報ネットワーク ,  経路 ,  リンク ,  予測モデル