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J-GLOBAL ID：201802233483957615   整理番号：18A2022980

様々なタイプの情報ネットワークにおけるリンク予測測度:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Link Prediction Measures in Various Types of Information Networks: A Review

著者 (2件)： Lakshmi T. Jaya (University of Hyderabad, School of Computer and Information Sciences, Hyderabad, India) ,  Bhavani S. Durga (University of Hyderabad, School of Computer and Information Sciences, Hyderabad, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ASONAM  ページ： 1160-1167  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報ネットワークは,ノードがエンティティを表現し,エッジがノード間の相互作用を表現するグラフとして表現される。そのようなネットワークにおける複数のタイプのノードとエッジがあり,均一,多関係,および不均一ネットワークを引き起こす。リンク予測問題は,将来のネットワークで形成される可能性のあるエッジを予測すると定義される。多くの対策が,均一ネットワークのための文献において提案されている。不均一ネットワークへのこれらの対策の多くの拡張は利用できない。さらに,相互作用で利用可能な重みと時間情報を利用するために,測定を再定義する必要がある。本研究では,すべてのタイプのネットワークに対するトポロジー的,確率的および線形代数的測度としての測度の論理的グループ化とともに,これらが文献では利用できない測度を定義することによりギャップを埋める。DBLPベンチマークデータセット上の異なるタイプのネットワークにおけるこれらの測度のそれぞれの経験的評価を提示した。時間的および不均一情報が効率的に利用されるとき,予測精度において12%の全体的改善が観察される。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： *予測 ,  *測度 ,  線形代数 ,  相互作用 ,  *情報ネットワーク ,  位相幾何学 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 予測精度 ,  経験的評価 ,  時間情報 ,  エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： タイプ ,  情報ネットワーク ,  リンク ,  予測 ,  測度 ,  レビュー