文献
J-GLOBAL ID:201802250382659637   整理番号:18A2076483

局所検出と更新の戦略を用いた動的ネットワークにおける影響頂点を同定するための効率的方法【JST・京大機械翻訳】

Efficient method for identifying influential vertices in dynamic networks using the strategy of local detection and updating
著者 (5件):
資料名:
巻: 91  ページ: 10-24  発行年: 2019年 
JST資料番号: A0620C  ISSN: 0167-739X  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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
複雑なネットワークにおける影響のある頂点の同定は,実際のシステムの挙動の理解と予測を容易にすることができる。本論文では,局所検出と更新の戦略を利用することにより,動的ネットワークにおける影響のある頂点を同定するための効率的な方法を提案した。提案した局所検出と更新法の本質的な戦略は,動的ネットワークにおける変化した頂点を局所的に検出し,すべての頂点の影響をグローバルに計算する必要がなく,変更された頂点の影響計量を局所的に更新することである。提案した局所検出と更新法の計算効率を評価するために,3つのタイプの複合ネットワーク(Barabasi-Albert(BA)スケールフリーネットワーク,Watts-Strogatz(WS)スモールワールドネットワーク,およびErdo-Renyi(ER)ランダムネットワーク)に対する15グループの実験テストを設計した。実験結果は以下を示す。(1)提案方法の逐次バージョンは,小世界ネットワークとランダムネットワークのためのグローバル計算方法よりおよそ3倍速い。(2)マルチコアCPU上で開発された提案手法の並列バージョンは,スケールフリーネットワークに対するグローバル計算法よりも約10倍高速である。提案した局所検出と更新法を用いて,影響のある頂点を効率的に同定し,動的ネットワークにおける頂点の特定集合の影響における変化を予測した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
計算機網  ,  通信網  ,  データ保護 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る