文献

J-GLOBAL ID：202202231533608613   整理番号：22A0930985

仮想ネガティブエッジによる有向ネットワーク埋込み【JST・京大機械翻訳】

Directed Network Embedding with Virtual Negative Edges

著者 (4件)： Yoo Hyunsik (Hanyang University, Seoul, Republic of Korea) ,  Lee Yeon-Chang (Hanyang University, Seoul, Republic of Korea) ,  Shin Kijung (KAIST, Seoul, Republic of Korea) ,  Kim Sang-Wook (Hanyang University, Seoul, Republic of Korea)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WSDM ’22  ページ： 1291-1299  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： 有向ネットワーク埋込み問題は,ノード間の非対称関係を保存する埋込み(即ち,低次元ベクトル)として,与えられた有向ネットワークにおけるノードを表現することである。この問題のために多くのアプローチが開発されているが,既存のアプローチでは,多数の低次数ノードと次数内ノードを含むスパースネットワークにおけるノード間の非対称近接性を正確に保存する困難に直面していることを指摘した。本論文では,情報の欠如に起因するこの固有の困難に対処することに焦点を当てた。まず,ノード間の潜在的負の関係を表す仮想負エッジ(VNE)の概念を導入した。概念に基づいて,著者らは,DIVINEと名づけたVIrtual Native Edgeによる新しいDIreced NEアプローチを提案する。DIVINEは,入力ネットワークに追加されるVNEの数と位置を慎重に決定する。VNEが追加されると,DIVINEはエッジの符号と方向の両方を利用することによって埋込みを学習する。4つの実世界有向ネットワークに関する著者らの実験は,VNEの追加が,低度ノードに関する情報の欠如を軽減し,それによって,ノード間の非対称近接性を正確に捉える高品質埋込みを生成するDIVINEを可能にすることを実証した。特に,DIVINEにより得られた埋込みは,最先端の競合者によって得られたものと比べて,最大10.16%のより正確なリンク予測をもたらす。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  *ネットワーク ,  リンク ,  非対称性 ,  *埋込み【挿入】
準シソーラス用語： 高品質 ,  近接性 ,  低次元 ,  PaaS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 有向ネットワーク ,  ネットワーク埋込み ,  仮想ネガティブエッジ

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 仮想 ,  埋込み