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J-GLOBAL ID：202202230883153524   整理番号：22A0857888

役割Sim*:大規模グラフ上の公理的役割ベース類似性ランキングのスケーリング【JST・京大機械翻訳】

RoleSim*: Scaling axiomatic role-based similarity ranking on large graphs

著者 (6件)： Yu Weiren (Nanjing University of Science and Technology, Jiangsu, China) ,  Yu Weiren (University of Warwick, Coventry, UK) ,  Iranmanesh Sima (University of Warwick, Coventry, UK) ,  Haldar Aparajita (University of Warwick, Coventry, UK) ,  Zhang Maoyin (Nanjing University of Science and Technology, Jiangsu, China) ,  Ferhatosmanoglu Hakan (University of Warwick, Coventry, UK)
資料名： World Wide Web: Internet and Web Information Systems  (World Wide Web: Internet and Web Information Systems)
巻： 25  号： 2  ページ： 785-829  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2172A  ISSN： 1386-145X  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： RoleSimとSimRankは,例えば,Web検索,協調フィルタリング,および社会計測のような多くのアプリケーションを有する一般的なグラフ理論的類似性測度である。RoleSimはSimRankが欠如するペアワイズ類似性の自己同形(役割)等価性を扱うが,自己同形等価集合の近傍類似性情報を無視する。結果的に,自己同形等価集合上の隣接類似性の平均が同一であるならば,自然によって自己同形に等価でない2対のノードは,RoleSimによってよく識別することができない。この問題を軽減する。1)新しい類似性モデル,すなわちRoleSim*を提案し,より包括的な方法でペアワイズ役割の類似性を正確に評価する。RoleSim*は,SimRankが欠如する自己同形等価性を保証するだけでなく,RoleSimによって見落とされた自己同形等価集合外の隣接類似性情報も考慮した。2)RoleSim*解の存在と一意性を証明し,その三つの公理特性(すなわち,対称性,有界性,非増加単調性)を示した。3)反復計算RoleSim*式のための簡潔な限界を提供し,所望の精度を達成するために必要な反復数を推定した。4)RoleSim*類似性に基づく距離計量を誘導し,RoleSim*メトリックが三角形不等式を満たすことを示し,それはその類似性スコアの和変換を意味する。5)精度保証により計算時間をさらに低減する閾値ベースのRoleSim*モデルを示した。6)単一ソースRoleSim*モデルを提案して,それは,可聴グラフのためによくスケールした。また,分割技法と三角形不等式特性を組み込むことにより,RoleSim*ベース探索をスケールする方法も考案した。実データセットに関する実験結果は,RoleSim*が,その競合者よりも高い精度を達成し,一方,数十億のエッジを持つ可聴グラフ上でよくスケーリングすることを証明した。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  対称性 ,  不等式 ,  グラフ理論 ,  情報 ,  距離計 ,  *公理 ,  応用プログラム ,  等級づけ ,  一意性 ,  類似性 ,  Web【情報システム】
準シソーラス用語： 協調フィルタリング ,  ウェブ検索 ,  有界 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 役割に基づく類似性 ,  検索モデルとランキング ,  Web探索 ,  リンク解析

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (7件)： 役割 ,  大規模 ,  グラフ ,  公理 ,  類似性 ,  ランキング ,  スケーリング