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J-GLOBAL ID：201702290859480395   整理番号：17A1669670

近傍追跡関係に基づく増分コミュニティ発見アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Incremental Community Discovery Algorithm Based on Neighborhood Following Relationship

著者 (5件)： Chen Yuzhong (福州大学数学与計算机科学学院 福州 350108) ,  Shi Song (福建省网絡計算与智能信息処理重点実験室(福州大学) 福州 350108) ,  Zhu Weiping (中国計算机学会(CCF)) ,  Yu Zhiyong (中国計算机学会(CCF)) ,  Guo Kun (中国計算机学会(CCF))
資料名： Jisuanji Xuebao  (Jisuanji Xuebao)
巻： 40  号： 3  ページ： 570-583  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2531A  ISSN： 0254-4164  CODEN： JIXUDT  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： コミュニティ発見は実際の社会ネットワークのトポロジー構造と動的特性を明らかにすることができる。現在のコミュニティ発見アルゴリズムは多くの静的社会ネットワークに対して設計されているが,ほとんどの実社会ネットワークのコミュニティ構造は動的に変化する。動的コミュニティ発見において,既存のアルゴリズムは通常,コミュニティ構造に基づく定常的変化の仮説に基づいて,進化過程において起こり得る大量のコミュニティの消滅や突然の突発事件を処理することができない。大規模な動的社会ネットワークのコミュニティ構造を効率的かつ効率的に発見するために,本論文は近隣の関係に基づくコミュニティ表現モデルFollow-Communityを提案して,それは異なる役割を持つノードとノードの間の関係を構成した。ノード間に存在する直接あるいは間接的な追従関係を発見することにより,同一ノードに従うノードからなる集合をコミュニティに分類することができる.このモデルに基づき,線形時間複雑性に近い近傍追跡アルゴリズムNFA(Neighborhood Following Algorithm)を提案し,ネットワークノードを1回に渡って静的社会ネットワークのコミュニティ構造を得ることができた。更なる拡張により,増分近傍追跡アルゴリズムiNFA(incremental Neighborhood Following Algorithm)を得た。ネットワークの進化過程における関連ノードの近傍関係を更新することによって,iNFAは動的社会ネットワークのコミュニティ構造とコミュニティ進化を発見することができる。実験結果は,アルゴリズムが大規模動的社会ネットワークコミュニティの発見において,精度,効率,および安定性の優位性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  ネットワーク ,  *コミュニティ ,  位相幾何学 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： ネットワークコミュニティ ,  ネットワーク進化 ,  ネットワークノード ,  追跡アルゴリズム ,  複雑性 ,  コミュニティ構造 ,  社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： dynamic social networks ,  community discovery ,  incremental analysis ,  neighborhood following ,  community evolution

分類 (2件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 近傍 ,  追跡 ,  増分 ,  コミュニティ ,  発見 ,  アルゴリズム