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J-GLOBAL ID：201802214892251383   整理番号：18A0343141

関係類似性に基づく多重関係ネットワークにおけるリンク予測【Powered by NICT】

Link prediction in multi-relational networks based on relational similarity

著者 (5件)： Dai Caiyan (Department of Computer Science, Yangzhou University. Yangzhou, 225009, China) ,  Chen Ling (Department of Computer Science, Yangzhou University. Yangzhou, 225009, China) ,  Chen Ling (State Key Lab of Novel Software Tech, Nanjing University, Nanjing, 210093, China) ,  Li Bin (Department of Computer Science, Yangzhou University. Yangzhou, 225009, China) ,  Li Yun (Department of Computer Science, Yangzhou University. Yangzhou, 225009, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 394-395  ページ： 198-216  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの実世界ネットワークは複数の型の相互作用と関係を含んでいた。このような多重関係ネットワークにおけるリンク予測は,ネットワーク解析において重要な分野となっている。多重関係ネットワークにおけるリンク予測のために,異なるタイプの関係間の類似性と影響を考慮すべきである。本論文において,筆者らは関係類似性に基づく多重関係ネットワークにおけるリンク予測アルゴリズムを提案した。アルゴリズムでは,各ノードの信念を計算し,各タイプのリンクのための信念ベクトルを構築するために提示した信念伝搬法。は異なるタイプの関係間の影響を測定するために信念ベクトル間の類似性を利用する。異なる関係間の影響に基づいて,多重関係ネットワークにおけるリンク予測のための非負行列因数分解に基づく方法を提案した。提示した方法の収束と正確さを証明した。著者らの実験結果は,この方法が他の類似アルゴリズムよりも高品質の予測結果を達成できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  相互作用 ,  アルゴリズム ,  ベクトル ,  *予測 ,  *多重化
準シソーラス用語： 高品質 ,  非負行列因子分解 ,  信念伝搬 ,  予測アルゴリズム ,  ネットワーク解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 多重関係ネットワーク ,  リンク予測 ,  相似

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 類似性 ,  多重 ,  リンク ,  予測