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J-GLOBAL ID：201702281848302107   整理番号：17A1920577

リンク予測精度を改善するためのコミュニティ情報を用いた頂点類似性指標【Powered by NICT】

A vertex similarity index using community information to improve link prediction accuracy

著者 (6件)： Wang Jingwei (School of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Ma Yunlong (School of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Liu Min (School of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Yuan Han (School of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Shen Weiming (School of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Li Ling (School of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SMC  ページ： 158-163  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： リンク予測は,複雑なネットワーク解析において重要な役割を果たしている。未知のリンクあるいはネットワークにおける将来のリンクの存在を予測した。リンク予測のための古典的方法は,共通近隣法に基づく頂点の類似性を評価し,各共通隣接接続尤度に等しい寄与をすることを示した。しかし,共通の隣接は同じ地域,頂点を他のコミュニティに接続された濃密又はまばらに属するかどうかに依存して異なる役割を果たす可能性がある。本論文では,トポロジー情報と地域情報を組み合わせたリンク予測のための新しい類似性指数を提案した。提案アプローチでは,十実世界ネットワーク上の十種の古典的局所類似性指標と比較した。実験結果により,提案アプローチではコミュニティ検出アルゴリズムを用いて,リンク予測の精度を改善できないことを示した。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： ネットワーク ,  *類似性 ,  *コミュニティ ,  位相幾何学 ,  *予測
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  地域情報 ,  尤度 ,  ネットワーク解析 ,  *予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： リンク ,  予測精度 ,  コミュニティ ,  頂点 ,  類似性 ,  指標