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J-GLOBAL ID：202102234025386761   整理番号：21A3269325

GrAR:相対性概念に基づくグラフアラインメントのための新しいフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

GrAR: A novel framework for Graph Alignment based on Relativity concept

著者 (4件)： Soltanshahi Mohammad Ali (Department of IT Engineering, Faculty of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Teimourpour Babak (Department of IT Engineering, Faculty of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Khatibi Toktam (Department of Industrial Engineering, Faculty of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Zare Hadi (Faculty of New Sciences and Technologies, University of Tehran, Tehran, Iran)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 187  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 社会メディアは急速に成長し,ソーシャルメディア情報の統合が重要になってきた。情報統合と多くのタスクはグラフアラインメントを必要とし,異なるネットワークで同じノードを見つける。グラフアラインメントにはいくつかの方法がある。これらの方法の多くはノード構造を表現する新しい特徴ベクトルを導入する。次に,グラフ情報なしで2つのグラフの間のすべてのノードペアを比較した。現在の知識に従って,多くの方法は,ローカルノード特性またはグローバルノード特性のいずれかを使用して,より少ない方法はグラフアラインメントのためにノードの構造役割を使用する。入力として各ノードまたはIDベクトルに対して特徴ベクトルを採り,グラフアラインメントタスクのための各ノードに対する構造的役割特性を抽出する,相対性ベースグラフアラインメントフレームワーク(GrAR)を提案した。異なるデータセットに関する実験結果は,IDベクトルが十分に強いならば,提案したフレームワークがIDベクトルの有効性を改善することを示した。さらに,雑音の存在を扱うために,相対度の概念に基づく相対度特徴を紹介した。結果は,提案した特徴ベクトルが雑音耐性であり,グラフアラインメントタスク単独またはフレームワーク内で効率を増加させることを示した。Copyright 2021 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： *アラインメント ,  雑音 ,  ベクトル ,  ネットワーク ,  雑音安定度 ,  有効性
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  ネットワーク解析 ,  ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： GrAR ,  相対性概念 ,  グラフアラインメント ,  社会ネットワーク分析 ,  アンカーリンク ,  エンティティ解決

分類 (2件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 概念 ,  グラフ ,  アラインメント ,  フレームワーク