文献

J-GLOBAL ID：202102291416270084   整理番号：21A0380087

非負行列因数分解とトポロジー構造情報の融合による多層ネットワークコミュニティの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of multi-layer networks community by fusing nonnegative matrix factorization and topological structural information

著者 (6件)： Ma Changzhou (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Lin Qiang (School of Mathematic and Computer Science, Northwest Minzu University, Lanzhou, Gansu, China) ,  Lin Qiang (Key Laboratory of China’s Ethnic Languages and Information Technology of Ministry of Education, Northwest Minzu University, Lanzhou, Gansu, China) ,  Lin Yong (School of Physics and Electronic Information Engineering, Ningxia Normal University, Guyuan, Ningxia, China) ,  Ma Xiaoke (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Ma Xiaoke (State Key Laboratory for Novel Software Technology,Nanjing University, Nanjing, Jiangsu, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 213  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 自然と社会における蓄積した多層ネットワークは,複数のタイプの相互作用を有する基礎となる複雑な系の機構を明らかにする大きな機会を提供する。多層ネットワークにおけるコミュニティ検出は,すべての層に対して頂点の良く接続されたグループを抽出することを目指し,それは構造-機能関係を明らかにする。現在のアルゴリズムは,多層ネットワークのトポロジー構造を利用して,ネットワークの潜在的特徴を調査して,それは,それらが種々の層の間の関係を無視するので,それらの低い精度のために批判される。これらの問題を攻撃するために,結合非負行列因子分解(MjNMF)を用いた多層コミュニティ検出のための新しいアルゴリズムを提案し,同時に,層のトポロジー構造と関係を考察した。特に,MjNMFは,すべての層の隣接行列を共通基底行列で同時に因数することによって,各層の頂点の特徴を抽出し,そこでは頂点の特徴がすべての層のトポロジー構造を保存する。コミュニティ構造を得るために,MjNMFは,関心においてすべての層に関して頂点の類似性マトリックスを分解した。平滑戦略を採用して,各層に対するプロジェクト行列を学習することにより,様々な層の特徴をコミュニティ構造と接続した。最後に,MjNMFは,全体の目的関数を定式化することによって,特徴抽出,コミュニティ検出,および滑らかさを統合し,最適化規則を引き出した。10の多層ネットワークに関する実験結果は,提案アルゴリズムが様々な測定に関して13の最先端の方法を著しく凌駕することを示した。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： アルゴリズム ,  *位相幾何学 ,  最適化 ,  相互作用 ,  *ネットワーク ,  特徴抽出 ,  目的関数 ,  類似性 ,  多層 ,  定式化
準シソーラス用語： 隣接行列 ,  協調学習 ,  ネットワークコミュニティ ,  *非負行列因子分解 ,  コミュニティ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多層ネットワーク ,  コミュニティ検出 ,  非負行列因数分解 ,  共同学習

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 非負行列因数分解 ,  トポロジー ,  融合 ,  多層 ,  ネットワークコミュニティ ,  同定