抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
時間発展グラフを与えて,収束と誤差に関する理論的保証によって,高速で正確な方法でノード間の類似性を追跡することができる。再起動(RWR)によるランダムウォークは,ノード間の類似性を推定するための一般的な測度であり,多数のアプリケーションで利用されてきた。多くの実世界グラフは,エッジの頻繁な挿入/欠失で動的である。したがって,効率的方法における動的グラフに関するRWRスコアを追跡することは,データマイニング研究者の間で多くの興味を喚起した。最近,与えられたグラフにわたるスコアの伝搬に基づく動的RWRモデルを提案し,RWRを動的に計算するための以前の他のアプローチを凌駕した。しかし,これらのモデルは,一般化形式でRWRを更新するための厳密性と収束時間を保証することができない。本論文では,有向/無向グラフにおけるノード/エッジの挿入/削除による動的RWRを計算するための高速で正確なアルゴリズムであるOSPを提案した。グラフが更新されたとき,OSPは最初に修正エッジ周辺のオフセットスコアを計算し,更新されたグラフを横断するオフセットスコアを伝播し,次に,更新されたRWRスコアを得るために現在のRWRスコアとそれらを併合する。OSPの厳密性を証明し,OSP-Tを導入し,誤差耐性を用いて精度と計算時間のトレードオフを制御するOSPのバージョンである。再開確率cを与えられた場合,OSP-TはO(log(∋/2)/log(1-c))反復におけるO(∋/c)誤差でRWRスコアを返すことを保証する。広範な実験を通して,OSPは動的グラフ上で既存の静的RWR法よりも4605x速くRWRを追跡し,OSP-Tは,他の最先端の動的RWR法よりも730x低いL1ノルム誤差と3.3x低いランク誤差で15x未満の時間を必要とすることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】