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J-GLOBAL ID：201802261533728362   整理番号：18A1218650

エンドツーエンド分散フレームワークに基づく符号ネットワーク予測手法【JST・京大機械翻訳】

Signed Network Prediction Method Based on the Client-to-Client Distributed Framework

著者 (5件)： Zhao Kankan (中国人民大学信息学院,北京 100872;数据工程与知識工程教育部重点実験室(中国人民大学),北京 100872) ,  Zhang Jing (中国人民大学信息学院,北京 100872;数据工程与知識工程教育部重点実験室(中国人民大学),北京 100872) ,  Zhang Liangfu (中国人民大学信息学院,北京 100872;数据工程与知識工程教育部重点実験室(中国人民大学),北京 100872) ,  Li Cuiping (中国人民大学信息学院,北京 100872;数据工程与知識工程教育部重点実験室(中国人民大学),北京 100872) ,  Chen Hong (中国人民大学信息学院,北京 100872;数据工程与知識工程教育部重点実験室(中国人民大学),北京 100872)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 29  号： 3  ページ： 614-626  発行年： 2018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： ソーシャルネットワークのリンク関係は,その潜在的意味によって正の関係と負の関係に分類でき,ネットワークのリンク関係の正の負のマーキングを行うと,符号ネットワークを形成することができる。記号ネットワークは社会学、情報学、生物学などの多くの分野で広く応用され、記号ネットワーク中のリンク関係の正負予測に対して、すでに研究のホットな点の一つとなっている。大きなデータ背景の下で,記号ネットワークの規模の拡大に伴い,記号予測アルゴリズムのスケーラビリティは,ますます目立っている。いくつかの研究者は,分散環境における記号予測法を提案して,アルゴリズムのスケーラビリティ問題を部分的に緩和した。しかし,多くのアルゴリズムがサーバ-クライアント方式の分散フレームワークを採用しているので,問題は根本的に解決されていない。エンドツーエンド分散フレームワーク(C2CDFと呼ぶ)を提案した。ソーシャルネットワークの正負符号予測、広告クリック率予測及び森林タイプ予測の3つの異なる実データセット上の実験結果により、以下のことが明らかになった。C2CDFは,より高い精度を持ち,2.3倍3.3倍の加速比を得ることができ,良好な汎化性を持ち,ソーシャルネットワークの正負符号予測に利用できた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測技法 ,  *エンドツーエンド方式 ,  広告 ,  *予測 ,  社会学 ,  *ネットワーク ,  情報科学 ,  マーキング ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 分散環境 ,  予測アルゴリズム ,  社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： signed network ,  sign prediction ,  stochastic gradient Langevin dynamics (SGLD) ,  server/client framework ,  client-to-client distributed framework

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： エンドツーエンド ,  フレームワーク ,  符号 ,  予測手法