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J-GLOBAL ID：201802228277524863   整理番号：18A0343174

種々の付着法を用いたべき乗則ネットワークの生成:実世界ネットワークをエミュレートする構造特性【Powered by NICT】

Generation of power-law networks by employing various attachment schemes: Structural properties emulating real world networks

著者 (2件)： Chattopadhyay Swarup (Machine Intelligence Unit, Indian Statistical Institute, Kolkata-700108, India) ,  Murthy C.A. (Machine Intelligence Unit, Indian Statistical Institute, Kolkata-700108, India)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 397-398  ページ： 219-242  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： 本論文では,複雑なネットワークを構築するための一般的な方法論を提案した。遺伝的アルゴリズムにおける一般的な選択方式は,本工事に使用されている。数学的に,いくつかの弱い制約の下で,得られたネットワークの次数分布がべき乗則従うことが示されているが,実世界ネットワークで見られた。べき乗則次数分布は,多くの実世界の複雑なネットワークで観察された最も顕著な構造特性の一つである。この現象の出現の背後にある主要な理由は,成長しているネットワークにおける高いノードである新しいリンクを受ける傾向が多いことを述べ,優先吸着の機構である。しかし,その程度はネットワーク成長べき乗則次数分布を左右するだけ重要な因子ではない。代わりに,ノードの適応度と呼ばれる,他のノードを集め,それによりべき乗則ネットワークの生成に重要な役割を持っているが累積効果いくつかの他の因子である必要がある。適合性の概念は,ノード次数の一般化として考えることができる。優先的結合の不均一性もこの関連でべき乗則ネットワークの生成に重要な役割を果たしている。べき乗則ネットワークに導く,提案した構築方法論は,ノード,特に分布から抽出した固有の適応値を組み合わせた遺伝的アルゴリズムに使用されている各種選択法に基づく種々の結合スキーム。六つの異なる選択方式は全体で使用されている。最近傍,平均経路長,クラスタリング係数などの平均度のような種々のよく知られた構造の尺度として,彼らの行動パターンを理解するために,各新たに生成されたネットワークに対して計算した。はこれら六つのスキームは,その構造特性に基づいて三の二のグループに分類できることが分かった,これら二基の一つが実世界で観測されたと類似していたトポロジー特性を有する適切なべき乗則ネットワークを生成する。最後に,科学的協力ネットワーク上での広範なシミュレーションと実験により,提案したモデルの有効性を検証した。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： *付着 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *構造特性 ,  吸着 ,  モデル ,  位相幾何学 ,  パターン認識 ,  *エミュレーション ,  適応性 ,  *ネットワーク ,  不均一性
準シソーラス用語： 経路長 ,  次数 ,  次数分布 ,  *べき乗則 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 複雑ネットワーク ,  べき乗則分布 ,  遺伝的アルゴリズム ,  優先的付着 ,  スケールフリーネットワーク ,  社会的ネットワーク ,  パターン認識

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： べき乗則 ,  世界 ,  エミュレート ,  構造特性