文献

J-GLOBAL ID：201702276743846001   整理番号：17A1391988

多層ネットワーク上での最適接続性に向けて【Powered by NICT】

Towards Optimal Connectivity on Multi-Layered Networks

著者 (4件)： Chen Chen (Arizona State University, Tempe, AZ) ,  He Jingrui (Arizona State University, Tempe, AZ) ,  Bliss Nadya (Arizona State University, Tempe, AZ) ,  Tong Hanghang (Arizona State University, Tempe, AZ)
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 29  号： 10  ページ： 2332-2346  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0838A  ISSN： 1041-4347  CODEN： ITKEEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ネットワークは多くの高影響領域における一般的である。さらに,クロスドメイン相互作用は多くの応用,異なるネットワーク間の依存性を形成する自然にでしばしば観察される。このような高度に結合されたネットワークシステムである多層ネットワークと呼ばれると,様々な複雑系,重要なインフラストラクチャネットワーク,サイバー物理システム,協調プラットフォーム,生物学的系及び多く含むを特性化するために使用されてきた。ノードの機能性は主に内層接続により影響される単層ネットワークとは異なり,多層ネットワークである影響をクロスレイヤ依存性により増幅され,全体システムにカスケード破壊に至ることができるとして障害を受けやすい。多層ネットワークにおける連結性を操作するために,いくつかの最近の方法は,特定のタイプの連結性測定の二層ネットワークに基づいて提案した。本論文では,多次元の上記課題を解決した。は広範囲の古典的ネットワーク接続性対策を統合する連結性測定(SubLine)のファミリを提案した。第三に,SubLineファミリーにおける結合指標は減少収益性,連結性最適化問題のための線形計算量を持つ近最適解を保証することを持っていることを明らかにした。最後に,その有効性と効率を実証するために実データセット上で提案アルゴリズムを評価した。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： *連結性 ,  キャラクタリゼーション ,  相互作用 ,  最適化問題 ,  *多層 ,  アルゴリズム ,  高次元 ,  線形性 ,  単一層 ,  *ネットワーク ,  計算量
準シソーラス用語： 最適解 ,  クロスレイヤ ,  機能性 ,  複雑系 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 多層 ,  接続性