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J-GLOBAL ID：201802276274083712   整理番号：18A1772092

動的複雑ネットワークのための一次分岐検出【JST・京大機械翻訳】

FIRST-ORDER BIFURCATION DETECTION FOR DYNAMIC COMPLEX NETWORKS

著者 (4件)： Liu Sijia (Department of Electrical Engineering and Computer Science) ,  Chent Pin-Yu (IBM Research AI, Yorktown Heights, NY, 10598, USA) ,  Rajapakse Indika (Department of Computational Medicine & Bioinformatics, University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109, USA) ,  Hero Alfred (Department of Electrical Engineering and Computer Science)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 6912-6916  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： 本論文では,ネットワーク中心性とネットワークエントロピーを用いて分岐ネットワークイベントを同定する方法を検討した。ネットワークが内部変化または外部信号に対する応答として構造の定性的変化を受けるとき,分岐がしばしば発生する。本論文では,ネットワーク中心性が動的ネットワークの重要なトポロジー的性質を捉えることを可能にすることを示した。次元縮小のためのネットワークから複数の中心性特徴を抽出することにより,固有低次元多様体の基礎となるネットワーク動力学を追跡することができる。さらに,von Neumannグラフエントロピー(VNGE)を用いて,時間にわたるネットワーク間の情報発散を測定した。特に,VNGEの三次複雑性がネットワークサイズによりより大きくスケールされる二次複雑さに低減されるように,VNGEの漸近的に一貫した推定器を提案した。最後に,著者らのアプローチの有効性を,サイバー侵入検出の実生活応用を通して実証した。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： 位相幾何学 ,  エントロピー ,  多様体 ,  *ネットワーク ,  次元縮小
準シソーラス用語： 侵入検知 ,  複雑性 ,  *複雑ネットワーク ,  動的ネットワーク ,  低次元 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 複雑ネットワーク ,  分岐