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J-GLOBAL ID：202202280512943247   整理番号：22A0887022

二重自己管理訓練による深層ネットワーク埋込みに基づくコミュニティ検出【JST・京大機械翻訳】

Community Detection Based on Deep Network Embedding with Dual Self-supervised Training

著者 (5件)： Chen Yunfang (School of Computer Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Mao Haotian (School of Computer Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Wang Li (School of Computer Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Zhang Wei (School of Computer Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Zhang Wei (Jiangsu Key Laboratory of Big Data Security and Intelligent Processing, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, Jiangsu, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1563  ページ： 643-656  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
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： 深層自動符号化(DGAE_DST)に基づくコミュニティ発見法を提案した。最初に,事前訓練2層ニューラルネットワークとk平均アルゴリズムを使用し,重心ベクトルを初期化し,次に,DNNモジュールとGCNモジュールを用いて,構造特性と属性をそれぞれ捕捉した。属性情報をGCN層に供給し,構造情報と属性を統合した。最後に,DNNとGCNは,再構成した隣接行列と特徴マトリックスをそれぞれ出力し,元の行列からそれらの損失を最小化する。4つのデータセットに関する実験結果は,DGAE_DST法がより高い安定性と精度を有することを示した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  ベクトル ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  コミュニティ ,  重心 ,  符号器 ,  捕獲 ,  深層 ,  構造特性 ,  *自己管理 ,  機械学習
準シソーラス用語： 隣接行列 ,  複雑ネットワーク ,  深層学習 ,  *コミュニティ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 複雑ネットワーク ,  コミュニティ検出 ,  ネットワーク埋込み ,  深層学習 ,  自動エンコーダ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己管理 ,  訓練 ,  深層 ,  埋込み ,  コミュニティ検出