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J-GLOBAL ID：202002234503178510   整理番号：20A0812360

制約行列構築とアクティブノード選択による半教師つきコミュニティ検出【JST・京大機械翻訳】

Semi-Supervised Community Detection via Constraint Matrix Construction and Active Node Selection

著者 (6件)： Zhang Suqi (School of Information Engineering, Tianjin University of Commerce, Tianjin, China) ,  Wu Junyan (School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Li Jianxin (School of Info Technology, Deakin University, Melbourne, VIC, Australia) ,  Gu Junhua (School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Tang Xianchao (China Academy of Electronics and Information Technology, Beijing, China) ,  Xu Xinyun (School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 39078-39090  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： コミュニティ構造の同定は複雑なネットワークの特性化と解析に必須である。主にネットワークトポロジー構造に焦点を合わせて,コミュニティ検出のためのほとんどの既存の方法はノード間の2つのタイプの非トポロジー的関係を無視する。すなわち,ノードの対の間のペアワイズ「マルチリンク」制約とそれらの機能のようなノードのラベルがある可能性がある。ここでは,コミュニティ同定の精度を向上させるために,ネットワークのこれら2つのタイプを統合するためのコミュニティ検出のための新しい半教師つきおよびアクティブ学習法を提案した。著者らの新しい方法は,新しいパラメータを導入することなく,「マルチリンク」関係性を保証し,保証された収束により効率的である。この方法の本質的な要素は,コミュニティ発見に影響を与える最も重要なノードを選択するために,特にアクティブ学習に適している線形表現である。著者らは,既存のアプローチに対する新しい方法の優れた性能を示すために,合成および実際のネットワークに関する広範な実験からの結果を提示した。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： 位相幾何学 ,  キャラクタリゼーション ,  線形性 ,  コミュニティ ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 能動学習 ,  ネットワークトポロジー ,  コミュニティ構造 ,  *コミュニティ検出 ,  ノード選択 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 制約 ,  行列 ,  構築 ,  ノード選択 ,  教師 ,  コミュニティ検出