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J-GLOBAL ID：201902286846114299   整理番号：19A2417278

リンク強度調整酔歩によるネットワーク埋め込み【JST・京大機械翻訳】

Network Embedding via Link Strength Adjusted Random Walk

著者 (5件)： Li Chenliang (Department of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Guan Donghai (Department of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Guan Donghai (Corroborative Innovation Center of Novel Software Technology and Industrialization, Nanjing, China) ,  Yuan Weiwei (Department of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Yuan Weiwei (Corroborative Innovation Center of Novel Software Technology and Industrialization, Nanjing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11669  ページ： 163-172  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワーク埋め込みは,グラフ構造をベクトル空間に写像するための有用なツールであり,ノード分類,グラフ可視化,類似性計算などを含むグラフ解析タスクを容易にする。既存のネットワーク埋込み法は,ランダムウォークによって生成されたノード系列に基づく埋め込みベクトルを計算する。これらの方法はランダム歩行手順の間にすべてのリンクを等しく処理し,埋込み性能に重要な構造情報の欠落をもたらす。そこで本論文では,自己適応ランダムウォーク(SARw)と呼ばれる新しいランダムウォークに基づくネットワーク埋込み法を提案した。SARwは,構造情報をより良く捉えるために,より強く接続されたリンクに向かう歩行を行う自己調整戦略を利用する。さらに,リンクの強度を,フィードバックとして埋込み出力を用いて更新した。実験を通して,著者らの方法が,ノード分類タスクとリンク予測タスクにおいて,最先端のネットワーク埋込み法を実行することを検証した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 図式解法 ,  可視化 ,  *酔歩 ,  グラフ ,  *ネットワーク ,  類似性 ,  ベクトル空間 ,  予測 ,  ベクトル ,  フィードバック
準シソーラス用語： 自己適応 ,  グラフ構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ネットワーク埋め込み ,  ネットワークマイニング ,  データマイニング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： リンク ,  酔歩 ,  埋め込み