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J-GLOBAL ID：202002241192310074   整理番号：20A1112547

ノード-コミュニティメンバーシップはコミュニティ構造を多様化する:局所拡張と境界再チェックに基づく重複コミュニティ検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Node-community membership diversifies community structures: An overlapping community detection algorithm based on local expansion and boundary re-checking

著者 (3件)： Ding Xiaoyu (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin, Heilongjiang 150001, China) ,  Zhang Jianpei (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin, Heilongjiang 150001, China) ,  Yang Jing (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin, Heilongjiang 150001, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 198  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 実世界ネットワークにおける重複コミュニティをマイニングするための効率において,局所拡張法は優れている。しかしながら,2つの問題は,多様に構造化されたコミュニティを同定することから,そのような方法を妨げる。最初に,局所展開法は独立したコミュニティのみを生成する。第二に,局所展開法は品質関数に大きく依存する。本研究は,多様に構造化されたコミュニティを同定するための局所展開法に対する解を提供する。提案した重複コミュニティ検出アルゴリズムは,局所展開と境界再検査サブプロセスを順序で実行する。局所的拡大プロセスは,最初にネットワークのカバーを得て,次に,境界再検査プロセスは,局所的拡大プロセスから生じるネットワークのカバーを最適化した。最初の問題を解決するために,提案したアルゴリズムは,境界再検査プロセスを通して隣接するコミュニティの境界の間の関係を確立した。第二の問題を解決するために,提案したアルゴリズムはノードコミュニティのメンバシップ最適化に基づくコミュニティを拡大し,最適化する。提案したアルゴリズムを,人工ネットワークと16の実世界ネットワークの5つのグループについて,それらの性能を調べることにより,提案したアルゴリズムを7つの最先端アルゴリズムと比較した。実験結果は,提案したアルゴリズムが多様に構造化されたコミュニティを同定することにおいて,比較アルゴリズムより優れていることを示した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： *アルゴリズム ,  最適化 ,  ネットワーク ,  コミュニティ ,  多様化
準シソーラス用語： 再検査 ,  *検出アルゴリズム ,  *コミュニティ検出 ,  コミュニティ構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 重複コミュニティ検出 ,  局所展開 ,  境界再検査 ,  ノード-コミュニティメンバーシップ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： ノード ,  コミュニティ構造 ,  拡張 ,  境界 ,  チェック ,  コミュニティ ,  検出アルゴリズム