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J-GLOBAL ID：201702229384467974   整理番号：17A1311730

物理場理論に基づく複雑なネットワークコミュニティ構造の分布推定アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Distribution Algorithm for Detecting Community Structure of Complex Networks Based on Field Theory Model

著者 (5件)： Liu Jinxia (太原科技大学経済与管理学院,太原,030024) ,  Sun Liping (山西省眼科医院,太原,030002) ,  Du Jing (太原科技大学経済与管理学院,太原,030024) ,  Liu Jingang (太原工業学院計算机工程系,太原,030008) ,  Zhang Li (太原科技大学経済与管理学院,太原,030024)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 32  号： 1  ページ： 126-133  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  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： コミュニティ検出は,複雑なネットワーク解析における基本的で重要な問題である。本論文は,コミュニティ構造の効率を改善するために,複雑なネットワーク場理論に基づくコミュニティ構造の分布推定アルゴリズムを提案した。異なる個体群規模を設定することにより,本論文は,古典的物理場理論を用いてノード間の場モデルを構築し,それに基づいてコミュニティ構造確率モデルを構築し,コミュニティ構造確率モデルに従って分布推定アルゴリズムを構築した。本アルゴリズムを,GN(Girvan Newman)アルゴリズム,遺伝的アルゴリズムおよび発見的アルゴリズムと比較して,最適解を得て,そして,それらの平均値および分散の差異を,解析した。結果は以下を示した。複雑なネットワーク場理論に基づくコミュニティ構造の分布推定アルゴリズムは,より速い収束速度とより良い分割効果を有した。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 ,  遺伝的アルゴリズム ,  個体群 ,  *場の理論 ,  確率モデル ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 収束速度 ,  最適解 ,  発見的アルゴリズム ,  *コミュニティ構造 ,  ネットワーク解析 ,  コミュニティ検出 ,  *分布推定アルゴリズム ,  *ネットワークコミュニティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： community structure ,  complex network ,  estimation of distribution algorithms ,  field theory

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 物理 ,  場理論 ,  コミュニティ構造 ,  分布推定アルゴリズム