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J-GLOBAL ID：201802267876047140   整理番号：18A0728073

並列CFMと逐次Nash均衡を用いた新しい重複コミュニティ検出【JST・京大機械翻訳】

A novel overlapping community detection using parallel CFM and sequential nash equilibrium

著者 (2件)： Sarswat Aparna (Department of Information Technology, National Institute of Technology Karnataka, Surathkal, Mangalore, India) ,  Guddeti Ram Mohana Reddy (Department of Information Technology, National Institute of Technology Karnataka, Surathkal, Mangalore, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： COMSNETS  ページ： 649-654  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会ネットワークにおけるオーバーラップコミュニティの検出は挑戦的で複雑な問題の一つである。発見的,モジュール性とモジュール性密度,グラフ分割とゲーム理論に基づくいくつかのアプローチは,コミュニティ検出のために利用可能である。しかし,これらの既存の手法を用いて,大規模データセットに対する計算コストの少ない最適で安定な解を得ることはできない。そこで本研究では,並列コミュニティ森林モデルと大規模データセットに対する逐次Nash均衡に基づく新しい重複コミュニティ検出アルゴリズムを提案した。本論文では,コミュニティ森林モデル(CFM)を,最初のコミュニティ構造を得るために,Spkフレームワークを用いて並列に実行し,次に,Nash均衡を計算して,安定した重複コミュニティ構造を発見した。提案した方法を評価するために,10000ノードまでの500,1000,2000のような異なるサイズのベンチマークLFRデータセットに関する実験を行った。著者らの実験結果は,提案した手法が,品質,スケーラビリティ,安定性およびより少ない計算時間に関して,既存の研究より優れていることを明確に実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： CPU時間 ,  *コミュニティ ,  ベンチマーク ,  ゲーム理論 ,  品質 ,  *Nash均衡
準シソーラス用語： コミュニティ構造 ,  検出アルゴリズム ,  計算コスト ,  大規模データセット ,  グラフ分割 ,  社会的ネットワーク ,  *コミュニティ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ゲーム理論  (KA03060T) ,  計算機網  (JC03000K) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： Nash均衡 ,  コミュニティ検出