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J-GLOBAL ID：202002228814290316   整理番号：20A0386226

改良されたkシェルハイブリッド法による複雑ネットワークにおける影響のあるスプレッダ同定【JST・京大機械翻訳】

Influential spreaders identification in complex networks with improved k-shell hybrid method

著者 (5件)： Maji Giridhar (Dept. of Electrical Engineering, Asansol Polytechnic, Asansol, India) ,  Namtirtha Amrita (Dept. of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology, Durgapur, India) ,  Dutta Animesh (Dept. of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology, Durgapur, India) ,  Curado Malta Mariana (CEOS.PP - Polytechnic of Porto, Portugal) ,  Curado Malta Mariana (Algoritmi Research Center, University of Minho, Guimaraes, Portugal)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 144  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 複雑なネットワークにおける影響力のある広がりを同定することは,実用的で理論的な重要性を有する。疾患拡大,コンピュータネットワークにおけるウイルス感染,ウイルスマーケティング,免疫化,ルーム格納,その他の応用において,主要な戦略はネットワークにおける影響力のあるノードを同定することである。したがって,複雑なネットワークにおける中心ノードを同定するために,多くの異なる中心性測度が進化した。程度中心性は最も単純で計算が容易であるが,一方,親密性と中間性中心性は複雑でより時間がかかる。k-シェル中心性は,単一シェルにおいて多くのノードを配置する問題を持った。時間の経過とともに,kシェル上の多くの改良が提案されている。k殻ハイブリッド(ksh)法は,最近,有望な結果で提案されているが,経験的に設定された自由パラメータを用いて,この方法の性能に対するいくつかの制約を引き起こす可能性がある。本論文では,標準ネットワークパラメータに基づく自由パラメータに対する数学モデルを提供することにより,ksh法の改善を示した。実際と人工的に生成されたネットワークに関する実験は,提案した方法がksh法と最先端のノードインデクシング法より優れていることを示した。それは,Kendallのランク相関により測定されたランク付け性能,および単調性値により測定されたランク付け効率に関して,より良い性能を持っている。経験的にセットされていないパラメータの欠如により,大規模ネットワークにおけるノードの実際のランキングに先立ち,最適なパラメータ値選択のための時間のかかる前処理は必要とされない。Copyright 2020 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： 計算機網 ,  等級づけ ,  マーケティング ,  数学モデル ,  測度 ,  *ネットワーク ,  前処理 ,  ウイルス感染
準シソーラス用語： *複雑ネットワーク ,  *ハイブリッド法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 影響のあるスプレッダ同定 ,  中心性測度 ,  K殻ハイブリッド ,  改良型K殻ハイブリッド ,  Kendall階数相関

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： シェル ,  ハイブリッド法 ,  複雑ネットワーク ,  スプレッダ ,  同定