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J-GLOBAL ID：201902237662812328   整理番号：19A2697853

複雑ネットワークの重力場に基づくリンク予測【JST・京大機械翻訳】

Link Prediction Based on Gravitational Field of Complex Network

著者 (4件)： Yang Yanlin (Qinghai Normal University) ,  Ye Zhonglin (Qinghai Normal University) ,  Zhao Haixing (Qinghai Normal University) ,  Meng Lei (Qinghai Normal University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： DASC/PiCom/CBDCom/CyberSciTech  ページ： 499-504  発行年： 2019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： 現在,ほとんどのリンク予測アルゴリズムは,ノードとノードの間の接続を考慮するだけであり,それは,1対1であり,そして,それは,ノードの隣接ノードへの寄与を,まばらなネットワーク上での予測性能の悪い目標ノードの予測性能に対して考慮しなかった。本論文では,この問題を解決するために,複雑なネットワークの重力場に基づくリンク予測アルゴリズムを提案した。まず第一に,複雑なネットワークにおけるノードを重力場における質量点に抽出し,複雑なネットワーク重力場モデルを物理学の観点から確立する。第二に,二つのノード間の直接重力値を,複雑なネットワーク重力場モデルを用いて計算し,次に,二つのノード間のターゲットノードの一次近傍の間接的重力値を計算した。その後,2つのノードの間の類似性値として間接的重力値によって直接の重力値をまとめた。最後に,重力類似性マトリックスを構築して,重力類似性マトリックスを正規化した。本論文では,多数の実験を4つの実データセットについて行った。実験結果は,従来のリンク予測アルゴリズムと比較して,多くの従来のリンク予測アルゴリズムの予測性能が,種々の従来のリンク予測アルゴリズムを最適化するために提示した方法を用いることによってある程度改善され,複合ネットワークの重力場に基づくリンク予測アルゴリズムの妥当性と実現可能性を確認した。Copyright 2019 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： *予測 ,  類似性 ,  *重力場 ,  *ネットワーク ,  最適化 ,  正規化 ,  *重力
準シソーラス用語： 予測性能 ,  予測アルゴリズム ,  *複雑ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 複雑ネットワーク ,  重力場 ,  リンク ,  予測