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J-GLOBAL ID：201802267428338656   整理番号：18A0617662

リンク予測と擬似リンク除去のためのネットワーク類似性の包括的比較【Powered by NICT】

A comprehensive comparison of network similarities for link prediction and spurious link elimination

著者 (4件)： Zhang Peng (School of Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, PR China) ,  Qiu Dan (School of Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, PR China) ,  Zeng An (School of Systems Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, PR China) ,  Xiao Jinghua (School of Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, PR China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 500  ページ： 97-105  発行年： 2018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： リンク予測として知られている,複雑ネットワークにおける失われた相互作用が観察されリンクに従って二つのノード間でのリンクの存在とノードの属性の尤度を推定することにより実現した。類似の方式もネットワークデータの信頼性を改善するための重要なネットワークにおける擬似リンクを同定し,除去するために採用した。ネットワーク科学では,接続を持つ二ノードのための尤度は,それらの構造的類似性に強く依存した。これら二つの問題に対処するための鍵は,ネットワークにおけるノード間の類似性を客観的に測定する方法になる。文献では,多数のネットワーク類似性計量を提案し,それらの精度は,以前の研究で独立して議論した。本論文では,観察されたネットワークは非常にまばらなあるいは不正確な情報連携から構成されている場合,リンク予測とスプリアスリンク除去の両方における18類似性計量の精度を体系的に比較した。興味深いことに,いくつかの方法が高い予測精度を持ち,それらが同定スプリアス相互作用における低精度を行う傾向がある。法は,それらの挙動に従って幾つかのクラスタに分類できることを見出した。本研究では,異なる目的のためのこれらの類似性計量の将来の使用を導くための有用である。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： 相互作用 ,  *類似性 ,  クラスタ ,  信頼性 ,  *予測 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 予測精度 ,  情報連携 ,  構造的類似性 ,  ネットワーク科学 ,  尤度 ,  複雑ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ロバスト性解析 ,  リンク予測 ,  スプリアスリンク除去

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)： リンク ,  予測 ,  擬似 ,  類似性