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J-GLOBAL ID：202002211266513407   整理番号：20A2148081

コミュニティ検出のための大規模グラフの研究【JST・京大機械翻訳】

Investigating Large-Scale Graphs for Community Detection

著者 (3件)： Dabas Chetna (Department of CSE & IT, Jaypee Institute of Information Technology, Noida, India) ,  Nigam Gaurav Kumar (Department of CSE & IT, Jaypee Institute of Information Technology, Noida, India) ,  Nagar Himanshu (Department of CSE & IT, Jaypee Institute of Information Technology, Noida, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1189  ページ： 122-129  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  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： 本論文は,Walk Trap,Edge Interness,ランダムWalk Fast Greedy,Infomap,およびLigening Eigenベクトルのような大規模グラフ技術の比較と性能評価を行う。Modularity,正規化Mutual Information,Adjused Rand Index and Rand Indexのような性能指標を用いて性能を調査した。利用したデータセットは,酵母蛋白質ネットワーク,US空港ネットワーク,マカクネットワーク,英国の顔ネットワーク,およびEnron Eメールネットワークである。結果を図と表の形で示した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  *ネットワーク ,  空港 ,  酵母 ,  英国 ,  正規化 ,  Macaca ,  性能評価
準シソーラス用語： 性能指標 ,  蛋白質ネットワーク ,  *コミュニティ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 調査 ,  大規模グラフ ,  コミュニティ検出

分類 (2件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： コミュニティ検出 ,  大規模 ,  グラフ ,  研究