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J-GLOBAL ID：201702216038659907   整理番号：17A1522559

動的情報ネットワークにおける役割ベースの構造進化と予測【JST・京大機械翻訳】

Role-Based Structural Evolution and Prediction in Dynamic Networks

著者 (6件)： Li Chuan (四川大学計算机学院,四川成都,610065) ,  Feng Bingqing (四川大学計算机学院,四川成都610065;西安衛星測控中心厦門測控站,福建厦門361023;航天器故障診断与維修重点実験室,陜西西安710043) ,  Li Yanmei (四川大学計算机学院,四川成都,610065) ,  Hu Shaolin (航天器故障診断与維修重点実験室,陜西西安,710043) ,  Yang Ning (四川大学計算机学院,四川成都,610065) ,  Tang Changjie (四川大学計算机学院,四川成都,610065)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 28  号： 3  ページ： 663-675  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2542A  ISSN： 1000-9825  CODEN： RUXUEW  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： 動的情報ネットワークは,複雑なネットワーク領域における非常に挑戦的な問題であり,その動的発展過程は,複雑な時間,複雑性,および多くの特性を有することが知られている。構造はネットワークの最も基本的な特徴であり、ネットワークのモデリングと分析を行う基礎でもあり、ネットワーク構造の進化過程を研究することは、複雑なシステムの挙動傾向を全面的に認識する上で重要な意義がある。動的ネットワークの構造を定量化するために役割を使用して,動的ネットワークの役割モデルを得て,マルチクラス分類問題の問題変換のアイデアを適用して,動的ネットワークの役割予測問題を多目的回帰問題とみなして,歴史的ネットワークデータを訓練データとしてモデルを構築した。将来の時刻におけるネットワークの可能な役割の分布を予測するために,マルチターゲット回帰に基づく動的ネットワーク予測法(MTR-RP)を提案した。(マルチ-target regression based pre prediction)。この方法は,転送行列法に基づく時間因子の無視を克服するだけでなく,複数の予測目標の間に存在する可能性のある依存性を考慮した。実験結果は,提案したMTR-RP法が,より正確で,より安定した予測効果を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  転送行列 ,  *情報ネットワーク ,  モデリング ,  予測技法 ,  ネットワーク構造 ,  *予測
準シソーラス用語： 時間因子 ,  訓練データ ,  動的ネットワーク ,  複雑性 ,  *構造進化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： dynamic information network ,  structural evolution ,  structural prediction

分類 (5件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  生物科学研究法一般  (EA03010K) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 情報ネットワーク ,  役割 ,  構造進化 ,  予測