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J-GLOBAL ID：202002278852534419   整理番号：20A2624637

モチーフを持つオンラインローカルコミュニティ【JST・京大機械翻訳】

Online local communities with motifs

著者 (3件)： Murali Mrudula (San Jose State University,Department of Computer Science,San Jose,USA) ,  Potika Katerina (San Jose State University,Department of Computer Science,San Jose,USA) ,  Pollett Chris (San Jose State University,Department of Computer Science,San Jose,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： TransAI  ページ： 59-66  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： ネットワーク内のコミュニティは,集合内で高密度かつ密接に接続されたノードの集合であるが,その外のノードにまばらに接続されている。大規模ネットワークにおけるコミュニティの検出は,多くの実世界問題を解決するのに役立つ。しかし,ネットワーク全体に焦点を当てた複雑なネットワークにおけるそのようなコミュニティの検出は,高価である。代わりに,1つまたはそれ以上の種子ノードから出発する重複コミュニティを見つけることができる。さらに,オンライン設定において,ネットワークを高次構造のストリームとして与え,すなわち,ノードの三角形をコミュニティにクラスタ化する。本論文では,ノードの三角形のようなモチーフを用いるオンライン局所グラフコミュニティ検出アルゴリズムを提案した。著者らは実験結果を提供して,それをCOEUSという他のアルゴリズムと比較した。2つの公開データセット,アマゾンデータの1つおよびDBLPデータの1つを使用した。さらに,インターネットアーカイブを用いて,Webページとそのリンクから成る新しいデータセットを創造し,実験した。この後者のデータセットは,モチーフによる作業がエッジによる作業よりも異なる方法をより良く理解するための洞察を提供する。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： アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  コミュニティ ,  クラスタ化 ,  高次構造 ,  インターネット ,  Webページ
準シソーラス用語： 高密度 ,  *オンライン ,  大規模ネットワーク ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： モチーフ