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J-GLOBAL ID：202202222563647847   整理番号：22A0904951

複雑ネットワークにおけるコミュニティ検出のための新しい関連性ベース情報相互作用モデル【JST・京大機械翻訳】

A novel relevance-based information interaction model for community detection in complex networks

著者 (8件)： Ullah Aman (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, 410083, China) ,  Wang Bin (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, 410083, China) ,  Sheng JinFang (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, 410083, China) ,  Long Jun (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, 410083, China) ,  Long Jun (Big Data Institute, Central South University, Changsha 410083, China) ,  Khan Nasrullah (College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautic and Astronautic, Nanjing 210016, China) ,  Khan Nasrullah (Department of Computer Science, COMSATS University Islamabad, Vehari Campus, Vehari 61100, Pakistan) ,  Ejaz Muhammad (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, 410083, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 196  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 複雑なネットワーク構造におけるパトロン化コミュニティの同定はネットワーク解析の本質的側面である。これらの同定は,その頂点とエッジが,ソーシャルメディアネットワーク,ニュースネットワーク,福祉関係,NGOネットワークなどのエンティティの10億以上にわたっているとき,そのような大規模コミュニティネットワークを扱うタスクを横断して,パターンマッチを探すために,実際に挑戦的になる。いくつかのインセンティブアプローチが開発され,プロセスを容易にするために展開されているが,まだ懸念の厳しさに貴重な緩和はない。例えば,いくつかの方法はネットワーク内のノードの局所情報を考慮するのに対して,それらの幾つかは大域的情報のみを考慮し,いくつかの方法はコミュニティ構造に関する高度な知識を提供するためにエンドユーザを必要とする。これらの研究課題に対処するために,効果的なコミュニティ検出アプローチが,ネットワークを扱う計算オーバヘッドを緩和するために必要である。したがって,事前コミュニティ知識とパラメータ構成を提供することなく,局所および大域的トポロジー側面に基づく複雑なネットワークにおけるコミュニティを同定するために,新しい関連性ベースの情報インタラクションモデル(RIIM)を提案した。RIIMの有効性を評価するために,実際のネットワークと合成ネットワークに関する広範な実験を行い,生成された性能は,複雑なネットワークにおける対応するコミュニティを効果的に同定することによって,提案した方式が最先端の技術より優れていることを実証した。Copyright 2022 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： 位相幾何学 ,  *検出 ,  *相互作用 ,  データ ,  *ネットワーク ,  構造 ,  *コミュニティ ,  ネットワーク構造 ,  *モデル ,  ニュース
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  ネットワーク解析 ,  オーバヘッド ,  *複雑ネットワーク ,  ソーシャルメディア ,  エンティティ ,  *コミュニティ検出 ,  コミュニティ構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： コミュニティ検出 ,  グローバルおよびローカル情報 ,  複雑ネットワーク

分類 (2件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 複雑ネットワーク ,  コミュニティ検出 ,  関連性 ,  相互作用 ,  モデル