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J-GLOBAL ID：202002271025724517   整理番号：20A0672493

望ましい複雑ネットワークへの類似性に基づく適応ネットワークモデルの自動生成【JST・京大機械翻訳】

Automatic generation of adaptive network models based on similarity to the desired complex network

著者 (3件)： Attar Niousha (Faculty of Computer Science and Engineering, Shahid Beheshti University G.C, Tehran, Iran) ,  Aliakbary Sadegh (Faculty of Computer Science and Engineering, Shahid Beheshti University G.C, Tehran, Iran) ,  Nezhad Zahra Hosseini (Faculty of Computer Science and Engineering, Shahid Beheshti University G.C, Tehran, Iran)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 545  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  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は,様々な実世界システムを研究するための強力なメカニズムになっている。結果として,多くの人間設計ネットワークモデルを提案し,長いテール度分布や高いクラスタリング係数のような複雑なネットワークの非自明な特性を再現した。したがって,望ましいネットワークに類似したグラフを生成するために,ネットワークモデルを利用することができる。しかし,望ましいネットワーク構造は,選択された単一モデルが目標グラフのすべての必要な特性をサポートするかもしれないので,任意の生成モデルの出現構造から逸脱する可能性があり,その代わりに,各ネットワークモデルは必要な特徴の部分集合を反映する。ネットワークモデリングの古典的アプローチと対照的に,適切な現代のネットワークモデルは,目標ネットワークの望ましい特徴を適合させるべきである。本論文では,望ましいネットワーク特徴に適応可能なネットワークモデルを構築するための自動手法を提案した。遺伝的アルゴリズムを用いて,ターゲットネットワークの特性に基づいてネットワークモデルを進化させた。実験的評価は,NETmixと呼ばれる著者らの提案フレームワークが,目標ネットワークの望ましい特徴を持つコンプライアンスに従って,最先端のベースラインモデルを上回るネットワークモデルをもたらすことを示した。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： *ネットワーク ,  類似性 ,  基準線 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ネットワーク構造
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  ネットワークモデリング ,  生成モデル ,  クラスタ係数 ,  *ネットワークモデル ,  *自動生成 ,  適応ネットワーク ,  *複雑ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 複雑なネットワーク ,  ネットワークモデル ,  自動モデル構築 ,  モデル構成 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ソーシャルネットワーク

分類 (1件)： ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 複雑ネットワーク ,  類似性 ,  適応ネットワーク ,  モデル ,  自動生成