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J-GLOBAL ID:202102295682660996   整理番号:21A1584195

ネットワークにおける階層のコミュニティ検出とアンベリング:密度ベースクラスタリングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Community detection and unveiling of hierarchy in networks: a density-based clustering approach
著者 (4件):
資料名:
巻:号:ページ: 1-8  発行年: 2019年 
JST資料番号: U8204A  ISSN: 2364-8228  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:
抄録/ポイント
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ネットワークまたはグラフ内のコミュニティの明確化,および結果としてのメンバーの階層化は,電子回路からサイバーセキュリティまでの社会から生化学ネットワークにわたる分野で最も重要である。著者らは,その近傍内のノードの影響を捕捉する正規化Gauss関数を用いる統計的力学アプローチを提示し,ノード間の距離を罰として考慮することにより,ノードの密度ランキングを導いた。山登り手順を適用して,密度アトラクタを決定し,グループリーダーと同様に各メンバーのユニークな親(リーダ)を同定した。このノードの組織化は,多重クラスタ,コミュニティツリーを持つ木のようなネットワークをもたらす。500と30,000ノードの間のネットワークサイズと0.1と0.9の間の混合パラメータのために,LFRベンチマークアルゴリズムによって作り出される合成ネットワークを用いて,この方法をテストした。結果は,混合パラメータの低から中値に対するLFR結果との合理的な一致を示し,ネットワークの大きさには非常に穏やかな依存性を示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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通信網  ,  計算機網 
引用文献 (26件):
  • Transportation Res B; Cyclic flows, markov process and stochastic traffic assignment; T Akamatsu; 30; 5; 1996; 369-386; 10.1016/0191-2615(96)00003-3; citation_id=CR1
  • Discovering Community Structure in Dynamic Social Networks using the Correlation Density Rank; 2014; CR2; Z Bahrami Bidoni, R George; citation_publisher=ASE BigData/SocialCom/Cybersecurity Conference
  • Barabási A-L (2017) Network science. Cambridge University Press, Cambridge
  • Science; Emergence of scaling in random networks; A-L Barabási, R Albert; 286; 1999; 509-512; citation_id=CR4
  • Stat Comput; A mixture model for random graphs; J-J Daudin, F Picard, S Robin; 18; 2; 2008; 173-183; 10.1007/s11222-007-9046-7; citation_id=CR5
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