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J-GLOBAL ID：201802227316892490   整理番号：18A1482144

有向,加重および時間社会ネットワークのための近傍ベースリンク予測法の拡張【JST・京大機械翻訳】

Extension of neighbor-based link prediction methods for directed, weighted and temporal social networks

著者 (3件)： Buetuen Ertan (Department of Computer Engineering, Firat University, Elazig, Turkey) ,  Kaya Mehmet (Department of Computer Engineering, Firat University, Elazig, Turkey) ,  Alhajj Reda (Department of Computer Science, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 463-464  ページ： 152-165  発行年： 2018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： リンク予測は,ソーシャルネットワーク解析における最も興味深いタスクの1つである。文献に記載されている研究の数によって明らかなように,それはかなりの注目を集めている。最近,不均一性,時間的または指向性ベースのネットワークモデルは,リンク予測の観点から効果的に実際の複雑なネットワークを扱うためにかなりの注意を引き付けている。文献におけるリンク予測測度の大部分はリンク方向の役割を考慮していない。本研究では,方向性パターンとして隣接ベース測度を拡張することにより方向性リンク予測測度を導入し,指向ネットワークにおけるリンク方向の役割を考慮した。導入した測度はリンクの重みと時間情報も考慮し,リンク予測の精度を改善するのに効果的である。実験において,導入した測度を,教師つき学習アルゴリズムを用いて,文献における9つのよく知られたリンク予測測度と比較した。実験結果は,提案した手法がリンク予測の精度を著しく改善することを実証した。これは,より多くの情報と計算時間を必要とせずに,ネットワークの構造情報を効果的に使用することによる。2018.Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： グラフ ,  アルゴリズム ,  指向性 ,  教師つき学習 ,  *ネットワーク ,  *予測技法 ,  測度 ,  不均一性 ,  *予測
準シソーラス用語： メトリックス ,  時間情報 ,  ネットワークモデル ,  社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： リンク予測 ,  有向ネットワーク ,  三つ組グラフパターン ,  近傍ベースのメトリックス

分類 (2件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 加重 ,  社会ネットワーク ,  近傍 ,  リンク ,  予測法 ,  拡張