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J-GLOBAL ID：201702272828112771   整理番号：17A1275340

社会コミュニティ検出の品質を改善するための共有近傍の利用【Powered by NICT】

Exploiting the shared neighborhood to improve the quality of social community detection

著者 (3件)： Hussein Mohsin Hasan (Collage of Science, Computer Dept. University of Kerbala, Karbala, Iraq) ,  Nawaf Huda Naji (Collage of IT, University of Babylon, Babil, Iraq) ,  Bhaya Wesam S. (Collage of IT, University of Babylon, Babil, Iraq)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NTICT  ページ： 52-56  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： 群集の構造はユーザの活動の潜在的社会的状況を表し,推薦システムにおける協調フィルタリングの分野で重要な実装を有し,特にレコメンドされたアイテムは,コミュニティ内のすべてのユーザの興味に基づいて推定できた。ノード間の高い接続性のために分裂する能力を持たないいくつかの社会的ネットワークである場合の重要な問題は,重層化するコミュニティをもたらした。本論文において,筆者らは相対的凝集結合性をもつことを社会的関係ネットワークから生成した群集の品質を改善することを試みた。隣接行列は,PAM(分割周辺メドイド)クラスタリングアルゴリズムを用いた友人のコミュニティを同定するための友人(FOAF)の直接友人や友人を用いて作成した。実験では,三つのデータセットは,提案した方法のためのテストベッドとして使用されてきた:デリシャス~1Lastfm~2と自我Facebook~3データセット。性能評価目的のために,提案した方法により得られた結果は,Gephi,標準グラフ可視化ソフトウェアの結果と比較して,CramerのV最終を関連性尺度を用いて,直接友人を考慮し,社会的グラフにおけるFOAFよりもむしろのみ直接友人であるGephiのそれに匹敵するほぼ群集の品質の改善を示した。さらに,異常値ノードも軽減されたとは言え余地がある,これは群集から分離したほぼユーザを表している。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： ソフトウェア ,  異常値 ,  *コミュニティ ,  性能評価 ,  *品質 ,  フィルタリング ,  連結性 ,  可視化 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 友達 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  隣接行列 ,  社会的関係 ,  社会的ネットワーク ,  協調フィルタリング ,  推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 社会 ,  コミュニティ検出 ,  共有 ,  近傍