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J-GLOBAL ID：201802224194860624   整理番号：18A1043112

吸収酔歩による有向グラフ上の変換【JST・京大機械翻訳】

Transduction on Directed Graphs via Absorbing Random Walks

著者 (4件)： De Jaydeep (Singapore) ,  Zhang Xiaowei (Singapore) ,  Lin Feng (Singapore) ,  Cheng Li (Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 40  号： 7  ページ： 1770-1784  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  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： 本論文では,グラフベースの変換分類の問題を考察し,多くの実世界応用のための自然形式である有向グラフシナリオに特に関心を持つ。対称化の手段によって,無有向グラフグラフまたは回避方向性を扱う既存の研究努力と異なり,著者らは,非標識過渡状態からの訪問の累積期待数を最大化すると見なすことができる,吸収Markov連鎖を用いた有向グラフ上の新しいランダムウォーク手法を提案した。このアルゴリズムは簡単で,実装が容易で,二値,多クラス,およびマルチラベル予測問題に関する大規模グラフで動作する。さらに,入力グラフがスパースで,時間とともに変化する場合でも,グラフ構造を保存することができ,また,指向エッジにおいて提示された弱い信号を保持することができる。グラフカーネル,グラフLaplaceベースの方法,グラフのスパンニング森林を含む多数の既存の方法との密接な関係を示した。その計算複雑性と一般化誤差も研究した。経験的に,著者らのアルゴリズムを広い範囲の応用について評価し,そこでは一連の最先端の方法と競争的に比較することを示した。特に,著者らのアルゴリズムは,例えば数百万のノードと数百万のエッジを有する大きなスパース有向グラフを用いて例外的に良好に動作することを示した。ここで,それは他の最先端の方法よりも著しく優れている。ノードの挿入または削除を含む動的グラフ設定において,また,時間にわたるエッジ重みの変化も,バッチ更新対応物と同じ結果を生み出す効率的なオンライン更新を可能にする。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロット ,  計算量 ,  指向性 ,  過渡現象 ,  透視図法 ,  Markov連鎖 ,  *グラフ ,  *有向グラフ ,  *酔歩 ,  アルゴリズム ,  予測 ,  対称性
準シソーラス用語： オンライン ,  最先端 ,  グラフ構造 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 酔歩 ,  有向グラフ