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J-GLOBAL ID：202002285451744434   整理番号：20A0395177

Mercater:複雑ネットワークの忠実な双曲線埋め込みの発見【JST・京大機械翻訳】

Mercator: uncovering faithful hyperbolic embeddings of complex networks

著者 (9件)： Garcia-Perez Guillermo (QTF Centre of Excellence, Turku Centre for Quantum Physics, Department of Physics and Astronomy, University of Turku, FI-20014 Turun Yliopisto, Finland) ,  Garcia-Perez Guillermo (Complex Systems Research Group, Department of Mathematics and Statistics, University of Turku, FI-20014 Turun Yliopisto, Finland) ,  Allard Antoine (Departement de physique, de genie physique et d’optique, Universite Laval, Quebec (Quebec), G1V 0A6, Canada) ,  Allard Antoine (Centre de modelisation mathematique, Universite Laval, Quebec (Quebec), G1V 0A6, Canada) ,  Serrano M Angeles (Departament de Fisica de la Materia Condensada, Universitat de Barcelona, Marti i Franques 1, E-08028 Barcelona, Spain) ,  Serrano M Angeles (Universitat de Barcelona Institute of Complex Systems (UBICS), Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain) ,  Serrano M Angeles (Institucio Catalana de Recerca i Estudis Avancats (ICREA), Passeig Lluis Companys 23, E-08010 Barcelona, Spain) ,  Boguna Marian (Departament de Fisica de la Materia Condensada, Universitat de Barcelona, Marti i Franques 1, E-08028 Barcelona, Spain) ,  Boguna Marian (Universitat de Barcelona Institute of Complex Systems (UBICS), Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain)
資料名： New Journal of Physics (Web)  (New Journal of Physics (Web))
巻： 21  号： 12  ページ： 123033 (17pp)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7017A  ISSN： 1367-2630  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実際の複雑なネットワークをそれらの双曲線潜在幾何学に写像するための信頼できる埋め込み法であるMercatorを導入した。この方法は,ネットワークの構造が,任意の次数分布に適応することができ,自己相似パターンを含む実際のネットワークの多くの重要な特性を再現することができる,人気×類似性静的幾何学的ネットワークモデルによって良く記述されると仮定する。アルゴリズムは機械学習と最大尤度(ML)アプローチを混合して,観測されたネットワークトポロジーと幾何学的モデルの間の最良のマッチングを有する基礎となる双曲線ディスクにおけるノードの座標を推論した。その高速モードにおいて,Mercatorは,次元縮小を実行するモデル調整機械学習技術を用いて,高速で正確なマップを生成し,その品質はすでに文献における他の埋め込みアルゴリズムより優れている。洗練されたMercatorモードにおいて,高速モード埋込み結果をML推定における初期条件として取り上げて,それは最終的埋込みの品質を著しく向上させた。埋め込みツールとしての精度とは別に,Mercatorは,ノード順序付け,または角度位置だけでなく,隠れた程度とグローバルモデルパラメータを系統的に推論する明確な利点を有し,任意の次数分布を有するネットワークを埋め込む能力を持っている。全体として,著者らの結果は,モデル依存フレームワークにおける混合機械学習とML技術が複雑なネットワークの意味のあるマッピングを促進できることを示唆した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  幾何学 ,  次元縮小 ,  双曲線 ,  円板 ,  アルゴリズム ,  機械学習 ,  品質 ,  初期条件 ,  最尤法
準シソーラス用語： ネットワークトポロジー ,  ネットワークモデル ,  次数分布 ,  *複雑ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 通信網  (ND07030A) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  計算機網  (JC03000K) ,  量子力学一般  (BA06010C) ,  通信理論一般  (ND02010V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 複雑ネットワーク ,  双曲線 ,  埋め込み ,  発見