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J-GLOBAL ID：201802284501849624   整理番号：18A1809024

局所的および大域的情報により正則化されたNMFに基づくコミュニティ検出法【JST・京大機械翻訳】

AN NMF-Based Community Detection Method Regularized with Local and Global Information

著者 (3件)： Mohammadi Mehrnoush (Department of Computer Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran) ,  Moradi Parham (Department of Computer Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran) ,  Jalili Mahdi (School of Engineering, School of Engineering, Melbourne, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICEE  ページ： 1-6  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： コミュニティ同定は複雑なネットワーク解析における重要なタスクである。最近,非負行列因数分解(NMF)は,その強力な解釈可能性によりコミュニティ構造を発見するための有効なツールとして成功裏に使用されている。このモデルの主な問題は,コミュニティ構造と解の弱い安定性に関する事前知識を必要とする。これらの問題に取り組むために,本論文では,コミュニティ同定プロセスに局所的および大域的情報を組み込むことにより,新しいNMFベースの方法を提案した。最初に,線形スパース符号化を用いて,グラフをデータ空間に写像した。次に,マイクロコミュニティを形成するために使用されるコミュニティセンターを同定するための新しい計量を提案した。これらのマイクロコミュニティをさらに用いて,グローバル情報正則化項において考慮される正および負のエッジを同定した。また,グラフの局所情報を,著者らのNMFベースのモデルにおいて,目的関数において用いた。最後に,目的関数を解いて最終コミュニティを形成した。3つの実世界ネットワークに関する実験結果は,いくつかのよく知られた最新の方法と比較して提案方法の優位性を示した。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： *コミュニティ ,  *正則化 ,  ネットワーク ,  コミュニティセンタ ,  目的関数 ,  線形性
準シソーラス用語： スパースコーディング ,  事前知識 ,  コミュニティ構造 ,  非負行列因子分解 ,  ネットワーク解析 ,  コミュニティ検出 , 【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 (4件)： 正則化 ,  NMF ,  コミュニティ ,  検出法