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J-GLOBAL ID：201702243352845162   整理番号：17A0887907

凸層凝集による多層スペクトルグラフクラスタリング【Powered by NICT】

Multilayer spectral graph clustering via convex layer aggregation

著者 (2件)： Chen Pin-Yu (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, Ann Arbor, USA) ,  Hero Alfred O. (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, Ann Arbor, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： GlobalSIP  ページ： 317-321  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： エンティティ間の異なる関係を表現し,不均一データ処理タスクを扱うための一般的に用いられている多層グラフ。共通多層ノードセットにクラスタを割り当てると各層からの情報を結合するための多層グラフクラスタリングで生じる新しい挑戦。凸層凝集によるノードの多層スペクトルグラフクラスタリングのための理論的フレームワークを提案した。新しい多層信号プラス雑音モデルの下で,著者らは,信頼性のあるクラスタ分離を可能にするノイズレベルに臨界値の存在を確立する相転移解析を行った。解析も臨界値に関する解析的上限と下限を規定する,クラスタは同一サイズを持つ場合の限界は厳密になる。合成多層グラフ上の数値実験は相転移解析を検証し,クラスタリング信頼性に及ぼす層量と騒音レベルの影響を研究した。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： 雑音指数 ,  *クラスタ化 ,  *凸形 ,  臨界定数 ,  データ処理 ,  信頼性 ,  *凝集 ,  相転移 ,  *クラスタ ,  クラスタ分割 ,  *多層 ,  数値実験 ,  *改変
準シソーラス用語： 雑音モデル ,  *グラフクラスタ化 ,  エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 凸 ,  凝集 ,  多層 ,  スペクトル ,  グラフクラスタリング