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J-GLOBAL ID：202102235615674368   整理番号：21A2982030

ノード間の潜在的情報と表現学習に基づくノード分類問題【JST・京大機械翻訳】

Node classification problem based on potential information and representation learning between nodes

著者 (2件)： Li Mingming (Heilongjiang University,School of Computer Science Technology,Hearbin Province,China) ,  Yang Yan (Key Laboratory of Database and Parallel Computing of Heilongjiang Province,Harbin Province,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICISCE  ページ： 911-917  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： ソーシャルネットワークノードの表現学習は,低次元ベクトル空間におけるノードの特徴表現に言及する。現在の方法の大部分はノード特徴学習を達成するためにネットワークトポロジーに基づいているが,ネットワークトポロジーの潜在的情報は完全には利用されていない。この問題を解決するために,ノード間の類似性に基づくグラフ埋込みアルゴリズムを提案した。この方式はノード間の二次類似性を通して新しいネットワークトポロジーを得る。このネットワークトポロジーはノード間の相関を強化することができ,それによってネットワークにおけるノード分類の効果を改善する。Macro-F1およびMicro-F1評価指標を用いて,ベンチマークアルゴリズムおよび4つの実際のデータセットに関して本論文で提案したSNEアルゴリズムを評価した。実験結果は,SNEアルゴリズムがノード分類の影響を改良できることを示した。Copyright 2021 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 ,  ベクトル空間 ,  *学習 ,  ネットワーク ,  類似性 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： ネットワークトポロジー ,  社会的ネットワーク ,  評価指標 ,  低次元 ,  特徴表現 ,  グラフ埋込み ,  表現学習 , 【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 (3件)： ノード ,  表現学習 ,  分類