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J-GLOBAL ID：202002210271793285   整理番号：20A1929173

どのアルゴリズムがコミュニティ検出のための最良アルゴリズム選択を行うか【JST・京大機械翻訳】

Which Algorithm Performs Best Algorithm Selection for Community Detection

著者 (3件)： Guo Gaoyang (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wang Chaokun (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Ying Xiang (Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WWW ’18  ページ： 27-28  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 社会学,物理学,およびコンピュータ科学のような異なる分野における特定のネットワーク特徴に基づくコミュニティを発見するために,無数のコミュニティ検出方法を設計した。同時に,著者らは,コミュニティ検出(ASCD)のためのアルゴリズム選択の問題に直面しなければならない:特定のネットワークを与えて,著者らは,このアルゴリズムが,その潜在コミュニティ構造を明らかにするために選択するべきであり,著者らは,ASCD問題に取り組むために,CYDESと呼ばれるモデルを提案した。CYDESは2つの部分,すなわち特徴行列生成とアルゴリズム分類から成る。固定サイズの特徴行列を構築するために,BOWモデルのアイデアと3つの有効な特徴抽出法を組み合わせた。特徴マトリックスへの非線形変換の後,ソフトマックス回帰モデルを利用して,選択した最良のコミュニティ検出アルゴリズムを表す分類ラベルを生成した。大規模な実験結果は,CYDESがネットワークにおけるコミュニティ検出のために高いアルゴリズム選択品質を有することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  社会学 ,  ネットワーク ,  計算機科学 ,  特徴抽出 ,  コミュニティ ,  回帰モデル
準シソーラス用語： 非線形変換 ,  検出アルゴリズム ,  *コミュニティ検出 ,  コミュニティ構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： アルゴリズム選択 ,  分類 ,  コミュニティ検出

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： アルゴリズム ,  コミュニティ検出