文献

J-GLOBAL ID：202202266009653029   整理番号：22A0977934

ノードの影響によるコア-ペリフェリー構造の発見【JST・京大機械翻訳】

Finding Core-Periphery Structures With Node Influences

著者 (5件)： Shen Xin (College of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, China) ,  Aliko Sarah (London Interdisciplinary Biosciences Consortium, London, U.K.) ,  Han Yue (College of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, China) ,  Skipper Jeremy I (Experimental Psychology, University College London, London, U.K.) ,  Peng Chengbin (College of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, China)
資料名： IEEE Transactions on Network Science and Engineering  (IEEE Transactions on Network Science and Engineering)
巻： 9  号： 2  ページ： 875-887  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2435A  ISSN： 2327-4697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： コア-周辺構造の検出は,複雑なネットワーク解析における突出した問題の1つである。種々のアルゴリズムは,コアノードと周辺ノードを同定することができる。最近の進歩は,実世界データからの多くのネットワークが,コア-周辺ノードの多重ペアでよりよくモデル化できることを見出した。本研究では,コア周辺ノードの多重ペアを検出するために,影響伝搬プロセスを用いることを提案した。このフレームワークでは,各ノードが,ある量の影響力を放射し,ネットワークを通してそれを伝播できると仮定する。次に,著者らは,コアノードとして大きい影響を有するノードを同定して,著者らは,コア-周辺ペアを決定するために,ノードペアリングネットワークを構築するために,最大影響チェーンを利用した。この手法はノード相互作用を考慮でき,対を見つける際に雑音を低減することができる。ランダムに生成されたネットワークと実世界ネットワークに関する実験は,著者らのアルゴリズムの効率と精度を確認する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. 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 ,  雑音 ,  相互作用 ,  *ネットワーク ,  チェーン ,  モデリング ,  多重化
準シソーラス用語： ネットワーク解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： ノード ,  コア ,  発見