文献

J-GLOBAL ID：201702265911905907   整理番号：17A1247226

グラフ伝達性を用いた時間ネットワークにおけるリンク予測のための非負行列因数分解アルゴリズム【Powered by NICT】

Nonnegative matrix factorization algorithms for link prediction in temporal networks using graph communicability

著者 (3件)： Ma Xiaoke (School of Computer Science and Technology, Xidian University, No.2 South Taibai Road, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Sun Penggang (School of Computer Science and Technology, Xidian University, No.2 South Taibai Road, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Qin Guimin (School of Software, Xidian University, No.2 South Taibai Road, Xi’an, Shaanxi, China)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 71  ページ： 361-374  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  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： 社会的関係,Webコンテンツ,および癌の進行など,多くの学問分野から導かれたネットワークは,時間と不完全である。スプリアスリンクが進化する機構を研究するための重要なので,時間ネットワークにおけるリンク予測は理論的関心と実用的に重要である。本研究では,ネットワークにおける時間的リンク予測問題を扱う,すなわち時間1からT.に与えられた時間的ネットワークに基づく時間T+1におけるリンクの予測マトリックス分解に基づいたアルゴリズム間の関係を明らかにするために,固有分解および非負行列因数分解(NMF)アルゴリズム間の等価性,時間的リンク予測のためのNMFベースアルゴリズムを設計するための理論的基礎として機能することを証明した。そのような等価性に基づいて提案した新規NMFベースアルゴリズム。アルゴリズムは,各ネットワークはグラフ伝達性を用いて特徴を得るために因数分解すると,特徴行列を崩壊時間的リンクを予測した。最先端の方法と比較して,提案したアルゴリズムは,時間的ネットワークの崩壊を回避することによって有意に改善された精度を示した。数人工と実時間ネットワークの実験結果は,提案した方法であるだけでなく,より正確な,最新の手法よりもよりロバストであることを示した。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： *アルゴリズム ,  *グラフ ,  固有ベクトル ,  等価性 ,  *ネットワーク ,  ロバスト性 ,  *因数分解 ,  *予測
準シソーラス用語： 実時間 ,  最先端 ,  Webコンテンツ ,  社会的関係 ,  *非負行列因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 動的ネットワーク ,  非負行列因数分解 ,  固有値と固有ベクトル ,  時間リンク予測

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： グラフ ,  リンク ,  予測 ,  非負行列因数分解 ,  アルゴリズム