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J-GLOBAL ID：201802227810696089   整理番号：18A1648377

動的ネットワークにおける時間的コミュニティ構造と一定進化パターン隠蔽の探索【JST・京大機械翻訳】

Exploring temporal community structure and constant evolutionary pattern hiding in dynamic networks

著者 (10件)： Jiao Pengfei (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin 300350, China) ,  Jiao Pengfei (Tianjin Key Laboratory of Advanced Networking (TANK), Tianjin 300350, China) ,  Yu Wei (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin 300350, China) ,  Yu Wei (Tianjin Key Laboratory of Advanced Networking (TANK), Tianjin 300350, China) ,  Wang Wenjun (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin 300350, China) ,  Wang Wenjun (Tianjin Key Laboratory of Advanced Networking (TANK), Tianjin 300350, China) ,  Li Xiaoming (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin 300350, China) ,  Li Xiaoming (Corps 12th Division Network Information Center, Xinjiang 830011, China) ,  Sun Yueheng (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin 300350, China) ,  Sun Yueheng (Tianjin Key Laboratory of Advanced Networking (TANK), Tianjin 300350, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 314  ページ： 224-233  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： 時間的コミュニティを検出し,動的ネットワークにおけるそれらの進化を分析することは,複雑なネットワークの構造と機能を理解するための重要な問題である。ほとんどの既存の方法は,二段階プロセスとして時間的コミュニティ検出と進化を扱い,非加重と無指向の動的ネットワークにのみ適用される。本論文では,完全に確率的な観点から非負行列因数分解に基づく新しいクラスタリング法を提案し,時間的および一定のコミュニティ構造と,任意のタイプの動的ネットワークにおけるノードの重要性を同時に探索した。詳細において,著者らは最初に,動的ネットワークにおけるノードの重要なマトリックス,コミュニティメンバーシップマトリックス,各々のスナップショットにおける類似性マトリックス,および2つの連続スナップショットの間のコミュニティの確率遷移マトリックスを示した。第二に,ネットワーク生成の観点から時間的コミュニティ検出法を構成した。第3に,提案したモデルの目的関数を最適化するために,勾配降下アルゴリズムを導入した。人工と実際の動的ネットワークの両方に関する実験結果は,著者らの提案方法の優れた性能がいくつかの広く使用されている方法であることを実証した。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： *オクルージョン ,  *ネットワーク ,  *コミュニティ ,  目的関数 ,  船舶 ,  類似性 ,  検出法 ,  アルゴリズム ,  最適化
準シソーラス用語： スナップショット ,  非負行列因子分解 ,  加重 ,  コミュニティ検出 ,  *コミュニティ構造 ,  *動的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 非負行列因子分解(NMF) ,  時間的コミュニティ検出 ,  進化的パターンマイニング ,  ノードの重要性識別

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 動的ネットワーク ,  コミュニティ構造 ,  進化 ,  隠蔽 ,  探索