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J-GLOBAL ID：201802241486104558   整理番号：18A0400674

複雑ネットワークにおけるコミュニティ検出のためのグラフクラスタリング手法【Powered by NICT】

A graph clustering method for community detection in complex networks

著者 (5件)： Zhou HongFang (School of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Li Jin (School of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Li JunHuai (School of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Zhang FaCun (School of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Cui YingAn (School of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 469  ページ： 551-562  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  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： コミュニティ同定による複雑ネットワークからの情報マイニングは,多くの研究分野で重要な問題である,社会科学,生物学,物理学および内科的治療を含む。最初に導入し,誘引度およびレコメンデーション度は二概念。第二に,ARクラスタと呼ばれるグラフクラスタリング法は,複雑なネットワークにおける共同体構造を検出するための提示した。第三に,新しい協調類似性測度を採用したノード類似性を計算した。ARクラスタ法では,頂点がKメドイドフレームワークの下で計算した類似性に基づいて分類した。二つの実データセット上での包括的実験結果は,ARクラスタの有効性を示した。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： *コミュニティ ,  *ネットワーク ,  測度 ,  *クラスタ ,  社会科学 ,  類似性
準シソーラス用語： *コミュニティ検出 ,  *複雑ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 複雑ネットワーク ,  協調的類似性 ,  グラフクラスタリング ,  コミュニティ検出

分類 (1件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 複雑ネットワーク ,  コミュニティ検出 ,  グラフ ,  クラスタリング手法