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J-GLOBAL ID：201902260372997395   整理番号：19A0488632

モジュール性最適化の領域を同定するための後処理分割【JST・京大機械翻訳】

Post-Processing Partitions to Identify Domains of Modularity Optimization

著者 (7件)： Weir William H. (Carolina Center for Interdisciplinary Applied Mathematics, Department of Mathematics, University of North Carolina, Chapel Hill, NC 27599, USA) ,  Weir William H. (Curriculum in Bioinformatics and Computational Biology, University of North Carolina, Chapel Hill, NC 27599, USA) ,  Emmons Scott (Carolina Center for Interdisciplinary Applied Mathematics, Department of Mathematics, University of North Carolina, Chapel Hill, NC 27599, USA) ,  Gibson Ryan (Carolina Center for Interdisciplinary Applied Mathematics, Department of Mathematics, University of North Carolina, Chapel Hill, NC 27599, USA) ,  Taylor Dane (Carolina Center for Interdisciplinary Applied Mathematics, Department of Mathematics, University of North Carolina, Chapel Hill, NC 27599, USA) ,  Mucha Peter J. (Carolina Center for Interdisciplinary Applied Mathematics, Department of Mathematics, University of North Carolina, Chapel Hill, NC 27599, USA) ,  Mucha Peter J. (Curriculum in Bioinformatics and Computational Biology, University of North Carolina, Chapel Hill, NC 27599, USA)
資料名： Algorithms (Web)  (Algorithms (Web))
巻： 10  号： 3  ページ： 93  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7130A  ISSN： 1999-4893  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,可能性のある様々な計算ヒューリスティックスの複数の実行を通して同定された異なるネットワークコミュニティ構造を剪定し,優先順位付けするために,適応可能なモジュール分割(CHAMP)アルゴリズムのConvex Hullを導入した。分割の集合を与えると,CHAMPは,各部分に対するモジュール最適化の領域を同定する。すなわち,それは,提案パラメータ領域上で潜在的に最適な候補コミュニティ構造である分割の部分集合を得るために,空の領域を持つ入力集合分割に対して最大のモジュール性を持つ。重要なことに,CHAMPは,分解能パラメータと層間結合を含む多層ネットワークのような多次元パラメータ空間に用いることができる。CHAMPからの結果を用いて,ユーザは,最適化のドメインのサイズと許容可能なサブセットにおける分割間のペアワイズ比較を観察することによって,より適切にロバストなコミュニティ構造を選択することができた。いくつかの例ネットワークによるCHAMPの有用性を実証した。これらの例において,CHAMPは,CHAMPに入力されたコミュニティ検出ヒューリスティックスにより得られたユニークな分割のセットよりも20~1785倍小さい許容可能な分割のプルーン部分集合に注目した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高次元 ,  発見的方法 ,  *最適化 ,  分解能 ,  部分集合 ,  ネットワーク ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  多層 ,  *後処理 ,  忍容性
準シソーラス用語： コミュニティ検出 ,  許容性 ,  パラメータ空間 ,  コミュニティ構造 ,  ネットワークコミュニティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ネットワーク ,  コミュニティ検出 ,  モジュール性 ,  分解能パラメータ ,  多層ネットワーク

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (57件)：

• Porter, M.A.; Onnela, J.P.; Mucha, P.J. Communities in networks. Not. AMS 2009, 56, 1082-1097, 1164-1166.
• Fortunato, S. Community detection in graphs. Phys. Rep. 2010, 486, 75-174.
• Fortunato, S.; Hric, D. Community detection in networks: A user guide. Phys. Rep. 2016, 659, 1-44.
• Abbe, E. Community detection and stochastic block models: Recent developments. arXiv, 2017.
• Schaub, M.T.; Delvenne, J.C.; Rosvall, M.; Lambiotte, R. The many facets of community detection in complex networks. Appl. Netw. Sci. 2017, 2.

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適化 ,  同定 ,  後処理