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J-GLOBAL ID：202202269565372715   整理番号：22A0439713

ユーザのための最密マルチプロファイル交差コミュニティの推論【JST・京大機械翻訳】

Inferring the densest multi-profiled cross-community for a user

著者 (4件)： Taha Kamal (Department of Electrical and Computer Science, Khalifa University, Abu Dhabi, United Arab Emirates) ,  Yoo Paul D. (Department of Computer Science and Information Systems, Birkbeck College, University of London, UK) ,  Eddinari Fatima Zohra (Department of Sociology, University of Texas at Arlington, USA) ,  Nedunkulathil Siniya (Calicut University, Department of Computer Science, India)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 237  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 最も現実的で広く形成された社会構造は,一般的適応多社会的プロファイルの形質を共有するユーザから構築された粒状マルチプロファイル交差コミュニティである。多くの興味深い性質を示すので,注意に値するそのような交差コミュニティのより重要なタイプは,様々な適応マルチ社会的プロファイルを有する最も密なホロニックなものである。アクティブユーザと彼/彼女のクロスコミュニティの関心の間の正確なマッチの尤度は,交差コミュニティがより密になるにつれて増加する。さらに,そのような交差コミュニティは,より明確であり,他の交差コミュニティのそれらから,より区別できる。残念なことに,このような粒状マルチプロファイル交差コミュニティの検出を強調する方法論が研究されている。これを克服するために,本研究は,最小および最も粒状のマルチプロファイル交差コミュニティを検出するために,階層的に重複した社会的プロファイルを解析する新しい方法論を提案する。方法論をOMACexplorerと名付けた作業システムで実行した。このシステムは,不均一情報とソーシャルネットワークから最も密なマルチプロファイル交差コミュニティを検出することができる。また,彼/彼女自身の社会的形質に整合する,アクティブなユーザの最も密なマルチプロファイル交差コミュニティを推論できる。OMACexplorerを8つのよく参照された方法と比較して実験的に比較した。実験結果に基づき,他の8つの方法に関するOMACexplorerの改良は,ARIとF1スコアに関して,それぞれ47%と51%であり,提案した方法の高効率と有効性を実証した。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： *コミュニティ ,  有効性
準シソーラス用語： 高効率 ,  尤度 ,  社会構造 ,  社会的ネットワーク ,  コミュニティ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コミュニティ検出 ,  社会ネットワーク ,  交差コミュニティ ,  多プロファイル交差コミュニティ ,  社会的プロファイル

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  プロファイル ,  交差 ,  コミュニティ ,  推論