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J-GLOBAL ID：201702232547275206   整理番号：17A1262665

マルチメディアソーシャルネットワークのための重複コミュニティ検出【Powered by NICT】

Overlapping Community Detection for Multimedia Social Networks

著者 (6件)： Huang Faliang (Fujian Engineering Research Center of Public Service Big Data Mining and Application, Faculty of Software, Fujian Normal University, Fuzhou, China) ,  Li Xuelong (Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China) ,  Zhang Shichao (College of Computer Science and IT, Guangxi Normal University, Guilin, China) ,  Zhang Jilian (Department of Computer Science, Jinan University, Guangzhou, Shi, China) ,  Chen Jinhui (Graduate School of System Informatics, Kobe University, Kobe, Japan) ,  Zhai Zhinian (School of Information and Electronic Engineering, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 19  号： 8  ページ： 1881-1893  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  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： マルチメディアソーシャルネットワークからの重複コミュニティの発見データマイニングおよびレコメンダーシステムにおける興味深く重要な問題である。しかし,群知能を用いた現存重複コミュニティ発見はしばしば過剰な小コミュニティを用いた重複コミュニティ構造を生成する。問題に対処するために,本論文では,効率的なアルゴリズム(LEPSO)は重複コミュニティ発見,線グラフ理論,アンサンブル学習,および粒子群最適化(PSO)に基づくを提案した。特に,秩序化近傍と符号化方式とアンサンブルクラスタリングを用いた粒子更新戦略からなる離散PSO(粒子群最適化)は,社会的ネットワークにおける隠された探索コミュニティへの最適化能力を改善するために考案した。,細粒および準最適重層化するコミュニティをマージするための提示した後処理戦略。いくつかの実世界データ集合と合成データ集合上での実験を行い,提案アプローチでは重層化するコミュニティ検出のための最新のアルゴリズムによって計算されたものよりもロバスト性,有効性,及び自動定量クラスタの数,より良好な品質を持つことを重層化するコミュニティを発見するのに優れていることを示した。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： 後処理 ,  最適化 ,  *コミュニティ ,  品質 ,  被覆層 ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  符号化 ,  データマイニング ,  マージング ,  グラフ理論 ,  クラスタ
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  粒子群最適化 ,  *コミュニティ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： テレビジョン一般  (ND12031N) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチメディア ,  ソーシャルネットワーク ,  コミュニティ検出