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J-GLOBAL ID：201802243234241375   整理番号：18A1827174

確率的主題モデルに基づくネットワーク位置決め結果の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Network Geolocation Results Based on Probability Theme Model

著者 (5件)： Zhang Long (信息工程大学,河南 鄭州,450001) ,  Zhou Yang (信息工程大学,河南 鄭州,450001) ,  Lv Liang (信息工程大学,河南 鄭州,450001) ,  Zhao Fan (信息工程大学,河南 鄭州,450001) ,  Liang Jing (河南職業測絵学院,河南 鄭州,450015)
資料名： Cehui yu Kongjian Dili Xinxi  (Cehui yu Kongjian Dili Xinxi)
巻： 41  号： 8  ページ： 31-35  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3257A  ISSN： 1672-5867  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： 現在、ネットワーク測定に基づくIP定位方法は、正確な経緯度情報を持つ信頼できる定位結果を与えるのが難しく、通常、目標の可能な所の大まかな領域(本文は緩衝域と呼ぶ)しか確定できず、定位精度は実際の応用の要求に満たない。この問題に照準を定め,本論文は,確率的主題モデルに基づくネットワーク位置決め結果の最適化方法を提案した。最初に,ネットワーク実体に関連するテキスト情報の内容から,確率主題モデルLDAの弱監督主題分類アイデアを用いて,地物のタイプに関連する従属主題を抽出した。次に,抽出した従属主題に従って,実体の可能な属のタイプを決定した。最後に、ネットワーク定位結果バッファと地理レイヤーを重ね合わせ、重複範囲内に所属タイプの地物を検索し、実体の地理位置を確定し、テキスト主題と地物タイプのマッチングを完成し、元の定位結果の最適化を実現した。シミュレーションデータのテスト結果は,この方法が,既存のネットワークの位置決め結果に基づいて,ネットワーク実体資源の空間的分布範囲をさらに縮小することができ,この方式の有効性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モデル ,  *ネットワーク ,  *最適化 ,  地理学 ,  定位 ,  シミュレーション ,  *位置決め ,  地物 ,  空間分布 ,  最適化手法
準シソーラス用語： テキスト ,  地理位置測定 ,  緩衝帯 ,  ネットワーク測定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率 ,  主題 ,  モデル ,  最適化