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J-GLOBAL ID：201702235483805298   整理番号：17A1212998

発展する複雑ネットワークにおけるランキング【Powered by NICT】

Ranking in evolving complex networks

著者 (8件)： Liao Hao (National Engineering Laboratory for Big Data System Computing Technology, Guangdong Province Key Laboratory of Popular High Performance Computers, College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, PR China) ,  Mariani Manuel Sebastian (Department of Physics, University of Fribourg, 1700 Fribourg, Switzerland) ,  Mariani Manuel Sebastian (National Engineering Laboratory for Big Data System Computing Technology, Guangdong Province Key Laboratory of Popular High Performance Computers, College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, PR China) ,  Medo Matus (Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054, PR China) ,  Medo Matus (Department of Radiation Oncology, Inselspital, Bern University Hospital and University of Bern, 3010 Bern, Switzerland) ,  Medo Matus (Department of Physics, University of Fribourg, 1700 Fribourg, Switzerland) ,  Zhang Yi-Cheng (Department of Physics, University of Fribourg, 1700 Fribourg, Switzerland) ,  Zhou Ming-Yang (National Engineering Laboratory for Big Data System Computing Technology, Guangdong Province Key Laboratory of Popular High Performance Computers, College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, PR China)
資料名： Physics Reports  (Physics Reports)
巻： 689  ページ： 1-54  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0800A  ISSN： 0370-1573  CODEN： PRPLCM  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)

抄録/ポイント： 複雑ネットワークは広範囲の複雑なシステムを表現し解析することがシンプルではあるが強力なフレームワークとして出現した。オンライン情報と製品にアクセス,成功と人材は人間活動で評価したか,また資源は企業と政策立案者によって割り当てなどであるか不十分に影響ノードのランク付けの問題と複雑ネットワークにおけるエッジは,広範囲の実世界問題のに重要である。これは既存のランキングアルゴリズムがどのように働くかを,それらの有効性を損なう可能性があることをそれらの可能なバイアスの深い理解が必要である。多くの一般的なランキングアルゴリズム(GoogleのPageRankのような)は本質的に静的,結果として,時間的に急速に進展する実際のネットワークに適用した場合,重要な欠点を示した。同時に,進化するネットワークの理解とモデリングにおける最近の進歩は,時間次元を考慮した広く多様なランキングアルゴリズムの開発を可能にした。本レビューの目的は,既存のランキングアルゴリズム,静的および時間を考慮し,進化するネットワークへの応用を調査することである。は良く確立された静的アルゴリズムに及ぼすネットワーク進化の影響とネットワークトラヒックの予測,将来のリンクの予測,有意ノードの同定のようなタスクのための時間次元を含むことから利益を強調した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： バイアス ,  *ネットワーク ,  人的資源 ,  モデリング ,  *等級づけ ,  アルゴリズム ,  高速度
準シソーラス用語： ネットワーク進化 ,  PageRank ,  Google ,  人間活動 ,  オンライン ,  *複雑ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 複雑ネットワーク ,  ランキング ,  中心度計量 ,  時間ネットワーク ,  レコメンデーション ,  ネットワーク科学

分類 (2件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B) ,  統計力学一般,多体問題  (BA08010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 発展 ,  複雑ネットワーク ,  ランキング