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J-GLOBAL ID：201702273914099355   整理番号：17A1926169

複雑なネットワークリンク予測のための経路サンプリング手法【JST・京大機械翻訳】

Link Prediction in Complex Networks Based on Path Sampling

著者 (3件)： Dai Caiyan (南京中医薬大学 信息技術学院,南京,210000) ,  Chen Leng (信息学院計算机系 揚州大学,江蘇 揚州 225009;南京大学 軟件新技術国家重点実験室,南京 210093) ,  Li Bin (信息学院計算机系 揚州大学,江蘇 揚州 225009;南京大学 軟件新技術国家重点実験室,南京 210093)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 8  ページ： 1693-1698  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： リンク予測問題は社会学、人類学、情報科学及びコンピュータ科学などの各分野において広く注目されている。多くの現実的な応用において,ユーザの関心の頂点の類似性を予測するだけで,複雑なネットワークのすべての頂点を予測する必要がない。本論文では,経路類似性に基づく高速で,指定された頂点ペア間のリンクを予測するための新しい方法を提案した。この方法では,まず頂点間の経路類似度の概念を定義し,次に与えられたノード対の間に一つの経路の集合を構築することにより,その集合の適切な大きさを設定することで,類似度の誤差を与えられた閾値範囲内に制限することができる.相関経路の数を計算するので,このアルゴリズムは計算時間を大幅に減らすことができる。単一ノードに対する経路サンプリング法に基づいて,ネットワーク全体のリンク予測アルゴリズムを提案した。実際のネットワークに関する実験結果は,提案したアルゴリズムが他の方法と比較してより短い時間でより高い精度を得ることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  人類学 ,  *ネットワーク ,  計算機科学 ,  アルゴリズム ,  *予測 ,  社会学 ,  高速度 ,  CPU時間 ,  情報科学
準シソーラス用語： 予測アルゴリズム ,  類似度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： link prediction ,  path similarity ,  similarity error ,  complex network

分類 (1件)： ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (5件)： リンク ,  予測 ,  経路 ,  サンプリング ,  手法