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J-GLOBAL ID：201702217903450055   整理番号：17A1055331

グラフ凝集【Powered by NICT】

Graph aggregation

著者 (2件)： Endriss Ulle (ILLC, University of Amsterdam, The Netherlands) ,  Grandi Umberto (IRIT, University of Toulouse, France)
資料名： Artificial Intelligence  (Artificial Intelligence)
巻： 245  ページ： 86-114  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0180C  ISSN： 0004-3702  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： グラフ凝集はいくつかの入力グラフ間の良好な妥協を構成し,各々が異なる源によって提供された単一出力グラフを計算するプロセスである。一つは投票ルール(選好桁としてグラフ)を適用した場合,例えば,広範囲の状況におけるグラフ凝集を行う必要がある,討論(抽象議論フレームワークとしてのグラフ)における引数間の関係に関する対立する見解を統合するとき,あるいは与えられたデータセット(同値関係としてグラフ)のいくつかの代替クラスタリング間のコンセンサスを計算する。本論文では,社会的選択理論に基づくグラフ凝集のための形式的フレームワークを提案した。著者らの焦点は,個々の入力グラフにより共有されている特性は,与えられた凝集則により出力グラフに移動することを理解することである。グラフの共通特性,推移性と反射性など,様相論理のフラグメントにおける表現任意特性の両方を考察した。結果は,用いたルールにより満足凝集と選択理論的公理下で保存された特性のタイプ間のいくつかの関係を確立した。これらの結果の最も重要なものは異なるタイプのグラフの大規模コレクションに優先次数の凝集のためのアローの独創的結果を一般化する強力な不可能性定理である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 同値関係 ,  公理 ,  *グラフ ,  クラスタ化 ,  *凝集 ,  投票 ,  様相論理
準シソーラス用語： 次数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 社会的選択理論 ,  集団合理性 ,  不可能性定理 ,  グラフ理論 ,  様相論理 ,  選好集約 ,  信念マージング ,  コンセンサスクラスタリング ,  論証理論

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (2件)： グラフ ,  凝集