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J-GLOBAL ID：201702265537408323   整理番号：17A1729983

動的ネットワークにおける地域変化を検出するためのアンサンブル・フレームワーク【Powered by NICT】

An ensemble framework for detecting community changes in dynamic networks

著者 (4件)： Fond Timothy La (Lawrence Livermore National Laboratory, Livermore, California 94550) ,  Sanders Geoffrey (Lawrence Livermore National Laboratory, Livermore, California 94550) ,  Klymko Christine (Lawrence Livermore National Laboratory, Livermore, California 94550) ,  Henson Van Emden (Lawrence Livermore National Laboratory, Livermore, California 94550)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： HPEC  ページ： 1-6  発行年： 2017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： 特に社会的ネットワークを表す動的ネットワークは,長期にわたる群集構造の一定の発生を受ける。ノードは異なるコミュニティ間を移動できる,群集は,複数の新しいコミュニティに分割できる,コミュニティを一緒に融合できる,など。進化するコミュニティと動的ネットワークを表現するためには,静的なものよりむしろ動的モデルを使用することが重要である。は中のブロックモデルは,異なる時間で異なる動的確率的ブロックモデルを用いた。この動的モデルで表現される構造変化を表すためにネットワークを離散時間セグメントに分割され,クラスタリングアルゴリズムは,各セグメントのためのブロックメンバーシップを割り当てる。本論文では,クラスタリングのアンサンブルを用いたスケーラブルなクラスタリングアルゴリズムにおける分散のための受け入れ,対精度とペアワイズ再現率の意味で優れた結果を生成することを示した。もアンサンブルによって生成された動的クラスタリングは,群集の進化を簡潔にするフローチャートとして可視化できることを実証した。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： ダイナミックモデル ,  *ネットワーク ,  流れ図 ,  可視化 ,  クラスタ化 ,  コミュニティ
準シソーラス用語： 動的クラスタリング ,  再現率 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  構造変化 ,  群集構造 ,  社会的ネットワーク ,  *動的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 動的ネットワーク ,  アンサンブル ,  フレームワーク