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J-GLOBAL ID：202002229416622782   整理番号：20A1511355

雑音のある流行カスケードからのグラフの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Graphs from Noisy Epidemic Cascades

著者 (2件)： Hoffmann Jessica H. (University of Texas at Austin, Austin, TX, USA) ,  Caramanis Constantine (University of Texas at Austin, Austin, TX, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGMETRICS ’19  ページ： 3-4  発行年： 2019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： 疫学モデルは,疾患,情報(反芻動物,ウイルスビデオ,ニュースストリーなど)の伝播,ネットワーク(コンピュータウイルス,悪意のあるアプリなど)における男性進化剤の広がり,または生物学的プロセス(細胞情報伝達ネットワークにおける経路,遺伝子調節ネットワークにおける活性化の連鎖など)を,正確に表す(他のプロセス)。根底にあるグラフ[5]に広がる流行に焦点を当てた。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： *雑音 ,  ネットワーク ,  反芻動物 ,  男性 ,  録画装置 ,  応用プログラム ,  逆問題 ,  ニュース ,  ロバスト性 ,  コンピュータウイルス
準シソーラス用語： 遺伝子調節ネットワーク ,  疫学モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： グラフ上の接触過程 ,  流行 ,  グラフ再構成 ,  雑音のある逆問題 ,  ロバストなグラフアルゴリズム ,  サーモデル

分類 (2件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 雑音 ,  流行 ,  カスケード ,  グラフ ,  学習