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J-GLOBAL ID：202002260492824323   整理番号：20A2663061

エンドポイントと近隣の強力組合せに基づくリンク予測【JST・京大機械翻訳】

Link prediction based on the powerful combination of endpoints and neighbors

著者 (2件)： Gao Tianrun (College of Engineering, Northeastern University, Boston, MA 02115, USA) ,  Zhu Xuzhen (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, 100876, P. R. China)
資料名： International Journal of Modern Physics B. Condensed Matter Physics, Statiscal Physics, Applied Physics  (International Journal of Modern Physics B. Condensed Matter Physics, Statiscal Physics, Applied Physics)
巻： 34  号： 28  ページ： 2050269  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0396A  ISSN： 0217-9792  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： トポロジー類似性ベースのリンク予測モデルの性能改良は,複雑なネットワークにおいて重要な研究になる。ノード影響に基づくモデルにおいて,研究者は主にエンドポイントまたは近隣の役割を考慮する。調査を通して,大きい影響を有するエンドポイントが,多くの近隣を持つことを見出した。一方,近隣はエンドポイント以外により多くのノードと接続して,エンドポイントがそれ自身と近隣の強力な組合せによって広範囲な影響を伝達できることを意味した。さらに,その程度が近傍数を正確に表現するので,ノードの影響を度によって評価する。本論文では,エンドポイントと近傍の程度に焦点を合わせて,エンドポイントと近傍(PCEN)モデルの強力な組合せを提案した。12の実ネットワークデータセットに関する実験は,提案モデルが従来のモデルより良い予測性能を有することを示した。Copyright 2020 World Scientific Publishing Company 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 ,  *ネットワーク ,  類似性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *エンドポイント ,  予測性能 ,  複雑ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 複雑ネットワーク ,  リンク予測 ,  エンドポイント ,  隣人 ,  強力な組合せ

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (4件)： エンドポイント ,  組合せ ,  リンク ,  予測