文献

J-GLOBAL ID：202202230052076109   整理番号：22A0847040

コミュニティ検出問題を解くための強化進化的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An enhanced evolutionary approach for solving the community detection problem

著者 (3件)： Salmi Cheikh (Laboratoire de modelisation d’optimisation et de systeme electroniques (LIMOSE), University of M’Hammed Bougara, Boumerdes, Algeria) ,  Sara Bouchema (Computer Science Department, University of M’Hammed Bougara, Boumerdes, Algeria) ,  Sara Zaoui (Computer Science Department, University of M’Hammed Bougara, Boumerdes, Algeria)
資料名： Journal of Information and Telecommunication  (Journal of Information and Telecommunication)
巻： 6  号： 1  ページ： 83-100  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5960A  ISSN： 2475-1839  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： コミュニティ検出概念は,社会学,生物学,およびコンピュータ科学などの多くの分野で遭遇することができる。今日,膨大な量のデータがディジタルソーシャルネットワークによって生産され,処理する必要がある。実際,このデータの解析は,個人のグループ,それらの通信モード,および方向について新しい知識を抽出することを可能にする。この知識は,マーケティング,セキュリティ,Web利用,および多くの他の意思決定目的に利用できる。コミュニティ検出問題(CDP)はNP困難であり,多くのアルゴリズムがそれを解くために設計されたが,満足なレベルではない。本論文では,CDPに取り組むための各コミュニティの数またはサイズに関する事前知識を必要としない遺伝的アルゴリズムとタブー探索の組み合わせに基づくハイブリッド発見的手法を提案した。この方法は,遺伝的操作を実行する間,冗長な染色体を除外する強化符号化を使用するので,効率的である。このアプローチを広範囲の実世界ネットワークで評価した。実験の結果は,提案アルゴリズムがモジュール性[数式:原文を参照]測度に従って多くの他のアルゴリズムより優れていることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  測度 ,  意思決定 ,  冗長性 ,  ネットワーク ,  マーケティング ,  計算機科学 ,  遺伝 ,  発見的方法 ,  NP困難 ,  Web【情報システム】 ,  遺伝的アルゴリズム ,  タブー探索
準シソーラス用語： 事前知識 ,  社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コミュニティ検出 ,  遺伝的アルゴリズム ,  タブー探索 ,  社会ネットワーク

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： コミュニティ検出 ,  強化 ,  進化