自我ネットワーク解析のためのACOベースクラスタリング【Powered by NICT】

Gonzalez-Pardo Antonio; Jung Jason J.; Camacho David

文献

J-GLOBAL ID：201702232663461713 整理番号：17A0363967

自我ネットワーク解析のためのACOベースクラスタリング【Powered by NICT】

ACO-based clustering for Ego Network analysis

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資料名：
巻： 66 ページ： 160-170 発行年： 2017年
JST資料番号： A0620C ISSN： 0167-739X 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)

連結ユーザ膨大な数の,社会的ネットワーク(SN)の阻止不能な成長はこれらのネットワーク多数研究分野の最も一般的で成功したドメインの1つとしてになってきた。,これらSNが提供する体積と品種,異なる可能性は日常作業と社会的関係のための必須の道具をとなっている。SNが提供する基本的な特徴の一つは,グループにユーザを可能にすることである,異なるグループへの接続を組織化し,分類,または「円」。これら円はルームメイト,workmates,趣味,専門技能など異なる特性を用いて定義できる。品種,これらSNの体積と動力学を考慮に入れて,これらの円を見出す問題は,広範囲の計算機科学分野の重要な課題となっている,ビッグデータ,データマイニングや機械学習した。前処理,融合と知識発見これら源からの情報に関連する問題はまだ未解決の問題。本論文では,これらの円を発見し,分析するために設計された,アリコロニー最適化(ACO)アルゴリズムに基づく新しいバイオにヒントを得た手法を提案した。ネットワークにおける任意のユーザが与えられたとき,新しい方法である関心の彼/彼女の基あるいは円を構成する異なるユーザを自動的に決定することができ,その結果,ネットワークは,ユーザプロファイルとその動力学に基づく異なる成分にクラスタ化する。ネットワーク(「自我」と呼ばれる)中心ノードが研究されつつあるユーザを表すこのアルゴリズムは自我ネットワークに適用した。本研究では二種類のACO(アリコロニー最適化)アルゴリズム,コミュニティ発見タスクを実行するために用いられる情報源が異なる,を設計した。最初のACOアルゴリズムがネットワークのトポロジーから抽出された情報を用い,一方,第二の方法は,ユーザによって提供されたプロファイル情報を用いた。提案したアルゴリズムは,三種類の一般的なソーシャルネットワークにおける異なる円を検出することができる:Facebook,ツィッター,Google+。最後に,以前のSNからいくつかのデータベースを用いて,この方法の実験的評価は,アルゴリズムが現在研究しているかを示すために行った。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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