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J-GLOBAL ID：201802241358224321   整理番号：18A1907660

大規模情報ネットワークを横断する構造の移行の枠組み【JST・京大機械翻訳】

A Framework of Transferring Structures Across Large-scale Information Networks

著者 (4件)： Xue Shan (Lab of Decision Systems & e-Service Intelligence (DeSI), Centre for Artificial Intelligence (CAI), School of Software, Faculty of Engineering and Information Technology (FEIT), University of Technology Sydney, Australia) ,  Lu Jie (Lab of Decision Systems & e-Service Intelligence (DeSI), Centre for Artificial Intelligence (CAI), School of Software, Faculty of Engineering and Information Technology (FEIT), University of Technology Sydney, Australia) ,  Zhang Guangquan (Lab of Decision Systems & e-Service Intelligence (DeSI), Centre for Artificial Intelligence (CAI), School of Software, Faculty of Engineering and Information Technology (FEIT), University of Technology Sydney, Australia) ,  Xiong Li (School of Management, Shanghai University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IJCNN  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習における情報ネットワークをマイニングするための既存の領域特異的方法は,情報ネットワークのノードをベクトルフォーマットに表現することを目的としている。しかしながら,実世界の大規模情報ネットワークは,1つのネットワークによるネットワーク表現をうまく行うことができない。ネットワーク構造の情報が1つのネットワークから他のネットワークに移ったとき,ネットワーク表現の性能は急激に減少するかもしれない。これらの端を達成するために,関係大規模情報ネットワーク(FTLSIN)を通して有用な情報を転送するための新しいフレームワークを提案した。このフレームワークは2層ランダムウォークから構成され,2つのネットワーク間の関係を測定し,それらを横切るリンクを予測する。実世界データセットに関する実験は,提案したモデルの有効性を実証した。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： 機械学習 ,  ベクトル ,  酔歩 ,  *ネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  *情報ネットワーク
準シソーラス用語： 二層 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模 ,  情報ネットワーク ,  移行 ,  枠組み