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J-GLOBAL ID：202002224189465174   整理番号：20A0269351

CUBE2Net:データキューブ組織化による効率的なクエリー固有ネットワーク構築【JST・京大機械翻訳】

cube2net: Efficient Query-Specific Network Construction with Data Cube Organization

著者 (2件)： Yang Carl (University of Illinois, Urbana Champaign) ,  Han Jiawei (University of Illinois, Urbana Champaign)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICDMW  ページ： 1088-1089  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  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： ネットワークは,相互作用を持つオブジェクトをモデル化するために広く使われ,様々な下流アプリケーションを可能にした。しかしながら,実世界では,ネットワークマイニングはしばしばオブジェクトの特別な質問集合上で行われ,データセットにおけるすべてのオブジェクトを含むネットワークの構築と計算を必要としない。本研究では,最初に,既存のネットワークマイニングアルゴリズムの効率ボトルネックを破り,様々な下流タスクを容易にするために,質問特定ネットワーク構築の問題に取り組むことを提案した。複雑な属性を持つ実世界の大規模ネットワークを扱うために,ネットワークオブジェクトを組織化するために良く発達したデータキューブ技術を活用することを提案した。次に,効率的な強化学習アルゴリズムを開発し,データキューブ構造を自動的に探索し,最適な質問特定ネットワークを構築した。異なる実世界大規模データセットに関する2つの古典的ネットワークマイニングタスクの広範な実験により,提案したキューブ2ネットパイプラインが一般的であり,データキューブや強化学習の活用なしに他の方法と比較して,クエリ特定ネットワーク構築においてはるかに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： アルゴリズム ,  学習アルゴリズム ,  モデリング ,  応用プログラム ,  強化学習 ,  相互作用 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  大規模ネットワーク ,  *ネットワーク構築 ,  *クエリー ,  *データキューブ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： データキューブ ,  組織化 ,  クエリー ,  固有 ,  ネットワーク構築