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J-GLOBAL ID：201702218432233967   整理番号：17A1400894

ソーシャルネットワーク同類度を用いた個別予測の改善【Powered by NICT】

Improving individual predictions using social networks assortativity

著者 (6件)： Mulders Dounia (ICTEAM institute, Universite ́ catholique de Louvain) ,  de Bodt Cyril (ICTEAM institute, Universite ́ catholique de Louvain) ,  Bjelland Johannes (Telenor Research) ,  Pentland Alex Sandy (MIT Media Lab, Massachusetts Institute of Technology) ,  Verleysen Michel (ICTEAM institute, Universite ́ catholique de Louvain) ,  de Montjoye Yves-Alexandre (Data Science Institute and Department of Computing, Imperial College London)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WSOM  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ソーシャルネットワークは多くの特性に関して選択的であることが知られている,年齢,体重,富,教育レベル,民族性および性別である。これは影響とhomophiliesによって説明することができる。その起源とは無関係に,この選択性はその近傍を与えられた各ノードに関する情報を与えた。アソータティビティは広範囲の状況における個々の予測を改善するために用いることができ,データが無いまたは不正確なた。ノード属性の個々の予測を改善するための社会的ネットワーク構造を利用するために確率的グラフィカルモデルに基づく一般的なフレームワークを提案した。このフレームワークを用いて,著者らは幾つかの状況で精度利得をもたらす同類度範囲を定量化した。最後に,ネットワークの特定の特性をさらに性能を向上させることができるかを示した。例えば,実世界の携帯電話データにおける性選択性は,いくつかの通信特性に基づいて有意に変化した。この場合,75%の精度で個々の予測は3%まで改善された。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 体重 ,  教育 ,  利得 ,  通信特性 ,  *ネットワーク ,  *予測 ,  携帯電話
準シソーラス用語： 確率的グラフィカルモデル ,  性別 ,  民族性 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (2件)： ソーシャルネットワーク ,  予測