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J-GLOBAL ID：201802237331309858   整理番号：18A1832306

局所的優先社会ネットワークコミュニティ構造検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Community Detection Algorithm with Local-First Approach in Social Networks*

著者 (5件)： Li Chunying (广東技術師范学院 計算机科学学院,广州,510665) ,  Tang Zhikang (广東技術師范学院 計算机科学学院,广州,510665) ,  Tang Yong (華南師范大学 計算机科学学院,广州,510631) ,  Zhao Jiandong (广東技術師范学院 計算机科学学院,广州,510665) ,  Huang Yonghang (華南師范大学 計算机科学学院,广州,510631)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 12  号： 8  ページ： 1263-1277  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 社会ネットワークにおいて,影響力の大きいノードは,コミュニティの形成にある程度の促進作用を持ち,そして,局所的ミクロ角度に基づくコミュニティ構造の検出を容易にした。局所微細構造の最大グループに基づく同期適応ラベル伝搬アルゴリズム(synchronousadap-tivelabelpopagationalgorithm)を提案した。ALPA-S)と非同期適応ラベル伝搬アルゴリズム(asynchronousadaptivelabelpropaga-tionalgorithm,ALPA-A)は社会ネットワーク中のコミュニティ構造を検出する。これら2つのアルゴリズムは,社会ネットワークの非交差最大集団を探すことを通して,ラベルと重みを最大のノードに付与して,ラベル更新のために必要な種子を入手して,社会ネットワークのノードのすべてのラベルをアルゴリズムの反復終了条件として採用した。この戦略は2つのアルゴリズムのコストを低減し,ラベルを意味のある局所範囲に伝搬させる。シミュレーションネットワークと実際のネットワークでの実験結果は,このマイクロ構造の最大集団がコミュニティ構造の中核であり,非同期アルゴリズムALPA-Aは,ALPA-Sより,より良いコミュニティ検出品質,適応性,およびロバスト性を有することを示した。多様なトポロジー構造の社会ネットワークに適応できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *コミュニティ ,  シミュレーション ,  適応性 ,  *アルゴリズム ,  微細構造 ,  品質 ,  ロバスト性 ,  位相幾何学 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： コミュニティ検出 ,  ミクロ構造 ,  ラベル伝搬 ,  *検出アルゴリズム ,  *コミュニティ構造 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 優先 ,  社会ネットワーク ,  コミュニティ構造 ,  検出アルゴリズム