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J-GLOBAL ID：201902294262738113   整理番号：19A2037188

ノード間の吸引力に基づく動的ネットワークにおけるリンク予測【JST・京大機械翻訳】

Link prediction in dynamic networks based on the attraction force between nodes

著者 (4件)： Chi Kuo (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, PR China) ,  Yin Guisheng (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, PR China) ,  Dong Yuxin (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, PR China) ,  Dong Hongbin (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, PR China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 181  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会ネットワーク解析の重要な技術として,リンク予測はコンピュータ科学と多くの他の分野で広く適用されている。リンク予測は,欠落したリンクを検出するために,または,2つの非接続ノードが将来に接続するかどうかを予測するために用いることができる。様々なリンク予測アプローチは,近年の類似性メトリックスまたは学習に基づいて提案されている。しかし,ネットワーク開発中の直接変化を考慮することはほとんど失敗しており,従って,それらは時間とともに連続的に構造が変化する動的ネットワークには適用されない。本論文では,ノード間の引力(DLPA)に基づく動的ネットワークにおけるリンク予測のための新しいアプローチを提案し,欠落リンクを検出し,将来における潜在的リンクが実際のリンクになるかどうかを予測する。最初に,レベルを各ノードに割り当てて,それを用いて,初期のネットワークスナップショットにおけるその近傍と比較してノードの影響強度を表現した。レベルはノードの変化で更新されなければならない。次に,各ポテンシャルリンクの接続確率を,対応するノードのレベルとそれらの間の引力に基づいて計算した。したがって,欠落リンクを検出でき,潜在的リンクを予測できる。さらに,提案したアプローチによって計算した潜在的リンクの接続確率は,ネットワークの進化によって変化することができた。静的および動的実世界ネットワークに関する実験を行い,提案手法の性能を評価し,結果は,提案手法が予測精度に関していくつかのベースラインアルゴリズムより優れていることを実証した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 基準線 ,  *予測 ,  *ネットワーク ,  計算機科学 ,  類似性 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ネットワーク進化 ,  スナップショット ,  メトリックス ,  ネットワーク解析 ,  *動的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 動的ソーシャルネットワーク ,  ノード間の吸引力 ,  失われたリンク検出 ,  潜在的リンク予測

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： ノード ,  吸引力 ,  動的ネットワーク ,  リンク ,  予測