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J-GLOBAL ID：202002221625939301   整理番号：20A0374358

大規模社会的モノのインターネットにおける効率的で効率的な密部分グラフ問合せ【JST・京大機械翻訳】

Effective and Efficient Dense Subgraph Query in Large-Scale Social Internet of Things

著者 (3件)： Zhao Yuhai (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Dong Xiangjun (School of Computer Science and Technology, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan, China) ,  Yin Ying (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 16  号： 4  ページ： 2726-2736  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 社会的モノのインターネット(SIoT)はソーシャルネットワーク(SN)とモノのインターネット(IOT)の統合である。SIoTにおけるコミュニティ検索は資源/サービス発見に有益な重要な問題である。本論文では,高密度サブグラフ質問の観点からの問題に取り組んだ。具体的には,コアベースの静的高密度サブグラフ質問とグラフカーネルベースの動的高密度サブグラフ質問を提案した。2つのアルゴリズムは,それぞれSIoTの大規模と時変性を考慮した。既存の研究と異なり,静的方法は,最初の接続-拡張アイデアによって触発される。各質問ノードのトップk近傍をランダムウォークにより最初に見出した。次に,すべての質問ノードとそれらのトップ-k近傍をSteinerツリー展開を用いてコアとして接続した。ランク制約ランダムサンプリングを利用して,コアを高密度サブグラフに拡張した。さらに,グラフカーネルインデックスを活用し,結果に影響を及ぼす可能性のある更新を同定することにより,著者らは,スクラッチからそれを実行する代わりに,インクリメンタル更新方法において動的質問を行った。合成と現実のデータセットに関する実験は,提案したアルゴリズムが効果的で効率的であることを示した。Copyright 2020 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： 酔歩 ,  アルゴリズム ,  コミュニティ ,  無作為抽出 ,  *部分グラフ
準シソーラス用語： スクラッチ ,  高密度 ,  サービス発見 ,  社会的ネットワーク ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  社会 ,  インターネット ,  部分グラフ ,  問合せ