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J-GLOBAL ID：202202213242089559   整理番号：22A0691610

ノードメタデータはネットワーク推論問題における予測可能性交差を生成することができる【JST・京大機械翻訳】

Node Metadata Can Produce Predictability Crossovers in Network Inference Problems

著者 (4件)： Fajardo-Fontiveros Oscar (Department of Chemical Engineering, Universitat Rovira i Virgili, 43007 Tarragona, Catalonia) ,  Guimera Roger (ICREA, 08010 Barcelona, Catalonia) ,  Guimera Roger (Department of Chemical Engineering, Universitat Rovira i Virgili, 43007 Tarragona, Catalonia) ,  Sales-Pardo Marta (Department of Chemical Engineering, Universitat Rovira i Virgili, 43007 Tarragona, Catalonia)
資料名： Physical Review X  (Physical Review X)
巻： 12  号： 1  ページ： 011010  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5063A  ISSN： 2160-3308  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ネットワーク推論は,データから複雑なネットワークの特性を学習するプロセスである。ネットワークにおける既知のリンクに関する情報を使用して,ネットワークメタデータのノード属性と他の形式は,ネットワーク推論問題を解決するのを助けることができる。実際,確率的ネットワークモデルにメタデータを導入し,より良い推論を行うために,いくつかのアプローチが提案されている。しかし,推論プロセスにおけるそのようなメタデータの影響についてはほとんど知られていない。ここでは,この問題を検討した。推論に徐々に影響を与えるよりも,メタデータの追加は推論プロセスに交差を引き起こし,メタデータが完全に推論プロセスを支配する状況にどの役割を果たさない状況から正確な予測を行う能力において,メタデータの追加は,推論プロセスに交差を引き起こすことを見出した。ネットワークデータとメタデータが部分的に相関するとき,メタデータは,データ支配とメタデータ支配領域の間の交差における推論プロセスに最適に寄与する。Copyright 2022 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ ,  *ネットワーク ,  *推論 ,  予測可能性 ,  *メタデータ
準シソーラス用語： ネットワークモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： ノード ,  メタデータ ,  推論 ,  予測可能性 ,  交差