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J-GLOBAL ID：201702237620859496   整理番号：17A1676973

複合ネットワークにおけるサンプリングリンク予測【JST・京大機械翻訳】

Sampling-based link prediction in complex networks

著者 (4件)： Dai Caiyan (南京航空航天大学 計算机科学与技術学院,江蘇 南京,210000) ,  Chen Leng (南京航空航天大学 計算机科学与技術学院,江蘇 南京 210000;揚州大学 信息工程学院,江蘇 揚州 225009) ,  Li Bin (揚州大学 信息工程学院,江蘇 揚州,225009) ,  Chen Bolun (南京航空航天大学 計算机科学与技術学院,江蘇 南京,210000)
資料名： Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 51  号： 3  ページ： 554-561  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1536A  ISSN： 1008-973X  CODEN： ZDXGFS  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： 従来の類似性アルゴリズムでは,与えられた頂点に存在するリンクの問題を予測することができないため,サンプリング方法に基づいて,複雑なネットワークに対するリンク予測を行う方法を提案し,ユーザの関心ノードの関連リンクを見出した。ユーザの興味のあるノードに従って,ランダムウォークの方法を用いて,サブグラフを構築した。このサブグラフの大きさを設定することによって,類似性推定値の誤差は,与えられたフォールトトレランス閾値より小さくなる。この方法は,大域的情報を含む部分グラフにおいて類似性計算を行うだけで,計算時間を大きく減少させることができる。実験結果は,アルゴリズムの時間複雑性とデータセットサイズの間には線形関係があることを示して,局所的指数に基づく一般的近隣(CN)アルゴリズム,Jaccard,およびPAアルゴリズムの時間複雑性とデータセットサイズの間には二乗関係がある。グローバルなトポロジー経路に基づくKatzアルゴリズムの時間複雑性は,データセットのサイズと関係している。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： CPU時間 ,  類似性 ,  推定量 ,  アルゴリズム ,  *予測 ,  酔歩 ,  フォールトトレランス ,  *ネットワーク ,  線形性 ,  部分グラフ ,  位相幾何学
準シソーラス用語： 複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： link prediction ,  random walk ,  complex networks ,  fault tolerant threshold ,  similarity error ,  sub-graph

分類 (2件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (3件)： サンプリング ,  リンク ,  予測