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J-GLOBAL ID：202202216718395305   整理番号：22A0806888

ソーシャルネットワークにおけるより良いイベント検出のための閾値最適化におけるカッコウ探索【JST・京大機械翻訳】

Cuckoo search in threshold optimization for better event detection in social networks

著者 (4件)： Rajita B. S. A. S. (Department of CSIS, BITS-Pilani, Secunderabad, India) ,  Bansal Mihir (Department of CSIS, BITS-Pilani, Secunderabad, India) ,  Narwa Bipin Sai (Department of CSIS, BITS-Pilani, Secunderabad, India) ,  Panda Subhrakanta (Department of CSIS, BITS-Pilani, Secunderabad, India)
資料名： Social Network Analysis and Mining  (Social Network Analysis and Mining)
巻： 12  号： 1  ページ： 38  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4952A  ISSN： 1869-5469  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルネットワーク分析(SNA)は,社会ネットワーク(コミュニティ検出)における高密度接続ノードの発見およびコミュニティの行動パターンの同定のための研究の新興分野の一つである。コミュニティの行動パターンの変化はイベントと呼ばれる。イベントの検出を容易にする検出コミュニティに関する類似性発見技術の応用は,コミュニティマイニングと呼ばれる。イベント検出は,類似性値(コミュニティにおけるノード集合に対して採用された)の最小許容レベルに依存し,類似性の閾値と呼ばれる。伝統的手法は,コミュニティイベントの不均等な分布を引き起こす類似性のこの閾値をランダムに選択した。本論文は,大規模なデータセットにおけるコミュニティイベントの等しい分布のための類似性の閾値(k)を調整するための進化的アルゴリズムを使用した。本論文では,3つの異なる適応度関数(Root-Mean-Squared誤差,2乗差のペアワイズSum,およびEntropy)を,イベントの検出における均一性を達成するために,究極の目標で評価する。”その方法”は,事象の検出において,究極の目標を持つ,という3つの異なる適応度関数(Rot-Mean-Squared誤差,Pairway Sum,およびEntropy)を評価する。実験結果は,事象の一様分布を得るために,3つの適応度関数の中で,エントロピー(Lagrange乗数法を用いて証明される)の最大化が最良の戦略であることを確認した。本論文は,エントロピーベースの適応度関数を用いて類似性閾値を調整するための,Cucko探索アルゴリズム(CSA),粒子群最適化(PSO),およびアリコロニー最適化(ASO)の性能を比較した。実験結果は,CSAがPSOとACOと比較してイベントの均一な分類を容易にすることを示した。経験的解析は,すべてのイベントを一様に分類するために0.48の類似性閾値を確証した。CSAはPSOとACOよりもそれぞれ約54.95%と71.08%速いことが観察された。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature 2022 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 ,  エントロピー ,  検出 ,  *最適化 ,  コミュニティ ,  Lagrange乗数法 ,  集合 ,  類似性 ,  均一性 ,  大規模
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  アリコロニー最適化 ,  粒子群最適化 ,  適応度関数 ,  *イベント検出 ,  探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コミュニティ検出 ,  コミュニティマイニング ,  イベント ,  類似性 ,  類似性閾値

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソーシャルネットワーク ,  イベント検出 ,  閾値 ,  最適化 ,  探索