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J-GLOBAL ID：201802257670237880   整理番号：18A0210895

ノード進化の変動に向けた社会ネットワークイベント検出手法【JST・京大機械翻訳】

Event Detection Method for Social Networks Based on Node Evolution Fluctuations

著者 (6件)： Hu Wenbin (武漢大学計算机学院,湖北武漢,430072) ,  Wang Huan (武漢大学計算机学院,湖北武漢,430072) ,  Yan Liping (武漢大学計算机学院,湖北武漢,430072) ,  Qiu Zhenyu (武漢大学計算机学院,湖北武漢,430072) ,  Nie Cong (武漢大学計算机学院,湖北武漢,430072) ,  Du Bo (武漢大学計算机学院,湖北武漢,430072)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 28  号： 10  ページ： 2693-2703  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2542A  ISSN： 1000-9825  CODEN： RUXUEW  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： 社会ネットワークの特徴は千差万別であり、進化規律は複雑である。ネットワーク進化の法則を合理的に分析することは,タイムリーにネットワークイベントを検出することにおいて重要な意味を持つ。リンク予測に基づく社会的ネットワーク事象検出法は,限られたネットワークトポロジー情報を利用して,ネットワーク進化の異常な変動を効果的に発見することができて,正確にネットワークイベントを検出することができた。しかし、既存の方法はリンク予測のマクロ評価指標の制限を受けることが多く、異なるノードの進化の変動の差異を無視し、同じ類似性計算指標を用いて、すべてのノードの進化波動を記述し、イベント検出の表現を向上させることは不利である。イベント検出の正確さと感度を改善するために,ノードの進化的変動に対する社会的ネットワークイベント検出法(NodeED)を提案し,ノードの類似性計算アルゴリズムによるSimJudgeとネットワークの微視的進化検出アルゴリズム(MicroFluc)により構成した。主な仕事は以下の通りである。(1)粒子群最適化(PSO)アルゴリズムと組み合わせて,異なる類似性計算指標によるノード進化の変動を記述するための新しい方法を提案し,各ノード間の最適類似性の計算指数を決定した。(2)ネットワークの進化に及ぼすイベントの影響を定量化するために,MicroFlucを提案して,ノード進化の変動の差異を考慮して,ノード進化の変動の観点から,異なる期間のネットワーク全体の進化的変動を定量的に評価した。(3)実際の社会ネットワークVASTとENRONにおける比較実験を行った結果、NodeEDはVASTにおける事件感受性が100%向上し、ENRONにおける事件感受性が50%向上し、社会ネットワーク中で発生した事件を正確に検出するのに有利であることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 感受性 ,  比較試験 ,  予測 ,  アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  波動 ,  類似性
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  検出アルゴリズム ,  計算アルゴリズム ,  評価指標 ,  ネットワークトポロジー ,  ネットワーク進化 ,  *イベント検出 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： event detection ,  link prediction ,  node evolution fluctuation ,  social network ,  network evolution

分類 (2件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： ノード ,  進化 ,  社会 ,  イベント検出 ,  手法