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J-GLOBAL ID：201702222930218277   整理番号：17A0414253

ネットワークコミュニティ検出のための測地線空間密度勾配を用いた【Powered by NICT】

Using Geodesic Space Density Gradients for Network Community Detection

著者 (4件)： Mahmood Arif (Department of Computer Science and Engineering, College of Engineering, Qatar University, Doha, Qatar) ,  Small Michael (School of Mathematics and Statistics) ,  Al-Maadeed Somaya Ali (Department of Computer Science and Engineering, College of Engineering, Qatar University, Doha, Qatar) ,  Rajpoot Nasir (Department of Computer Science, University of Warwick, Coventry, United Kingdom)
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 29  号： 4  ページ： 921-935  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0838A  ISSN： 1041-4347  CODEN： ITKEEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 唯一の利用可能な情報は系における二エンティティ間のリンクの存在下または非存在下であるので,多くの実世界複雑系を幾何学的空間の代わりにネットワークデータ構造に位置する。ネットワーク領域における問題を解決するためのデータマイニング技術可能にするために,ノードが幾何学的空間にマッピングする必要がある。は他の全てのノードからの測地線距離を用いて各ネットワークノードを表現することにより,このマッピングを提案した。測地線距離ベクトルが張る空間はネットワークの測地線空間である。測地線空間における異なるノードの位置はネットワーク構造をコードしていた。この空間では,各ノードにより誘起される連続密度場を考慮して,特定の点での密度は,すべてのノードによって誘起された密度場の和である。各ノードは局所最大値に達するまで,反復アルゴリズムを用いた正の密度勾配の方向における各ノードをドリフトする。この空間により獲得されたネットワーク構造に起因して,空間の同じ領域にドリフトするノードは,元のネットワークにおける同じ群集に属している。は各ノードの移動と最終位置コミュニティメンバシップ割当のための重要な手がかりとしての方向を用いた。提案したアルゴリズムは,正規化相互情報基準を用いた既知コミュニティと二個のベンチマークネットワーク上の10以上の最先端のコミュニティ検出手法と比較した。提案したアルゴリズムは大きなマージンをこれらの方法より優れていた。さらに,提案したアルゴリズムは,多くの実世界ネットワーク上の優れた性能を示した。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： *コミュニティ ,  複合系 ,  ベクトル ,  *測地線 ,  アルゴリズム ,  データ構造 ,  ネットワーク構造 ,  正規化 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  ネットワークノード ,  エンティティ ,  *コミュニティ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： コミュニティ検出 ,  測地線 ,  密度勾配