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J-GLOBAL ID：201902267263294639   整理番号：19A1386144

Metaダイヤグラムに基づくアクティブソーシャルネットワークアラインメント【JST・京大機械翻訳】

Meta Diagram Based Active Social Networks Alignment

著者 (3件)： Ren Yuxiang (IFM lab, Florida State University) ,  Aggarwal Charu C. (IBM Research AI) ,  Zhang Jiawei (IFM lab, Florida State University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICDE  ページ： 1690-1693  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： ネットワークアラインメントは,異なる情報ネットワークの間の共有エンティティに適合するアンカーリンクのセットを推論することを目的とし,それは複数の情報ネットワークの効果的融合のための必要条件段階になった。本論文では,特にオンラインソーシャルネットワークを融合するためのネットワークアラインメント問題を研究する。ソーシャルネットワークアラインメントは,いくつかの理由,すなわち,訓練データの欠如,ネットワーク不均一性および1対1制約により,非常に挑戦的である。既存のネットワークアラインメント作業は,通常,多数の訓練データを必要とするが,しかし,そのような要求は,手動アンカーリンクラベリングが非常に高価であるため,アプリケーションにおいてほとんど適合することができない。他の均一ネットワークアラインメント研究とは著しく異なり,オンラインソーシャルネットワークにおける情報は通常不均一カテゴリであり,モデル構築における組込みは容易なタスクではない。さらに,アンカーリンクに関する1対1の基数制約は,それらの推論プロセスを相互に相関させる。これらの3つの課題を解決するために,新しいネットワークアラインメントモデル,すなわちActiveIterを本論文で紹介した。ActiveIterは,アンカーリンク特徴抽出のためのネットワーク間メタ図の集合を定義し,効果的なラベル質問のためのアクティブ学習を採用し,アンカーリンク基数フィルタリングのためのgre欲なリンク選択を使用する。実世界のアラインメントネットワークデータセットについて広範な実験を行い,実験結果により,他の最新のベースライン法と比較して,ActiveIterの有効性を実証した。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： *アラインメント ,  応用プログラム ,  情報ネットワーク ,  必要条件 ,  フィルタリング ,  モデリング ,  特徴抽出 ,  有効性 ,  *ネットワーク ,  不均一性
準シソーラス用語： 能動学習 ,  訓練データ ,  オンラインソーシャルネットワーク ,  エンティティ ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)