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J-GLOBAL ID：202202286091597512   整理番号：22A0734334

属性付き多重グラフクラスタリング:発見的クラスタリングを意識したネットワーク埋込みアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Attributed multiplex graph clustering: A heuristic clustering-aware network embedding approach

著者 (5件)： Han Beibei (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, P.R. China) ,  Wei Yingmei (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, P.R. China) ,  Kang Lai (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, P.R. China) ,  Wang Qingyong (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, P.R. China) ,  Feng Suru (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, P.R. China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 592  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  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： 異なる関係からグラフノードを,各クラスタ保持構造近接性と属性均一性を有する異なるクラスタに分割する属性多重グラフクラスタリングは,基本的グラフデータ解析タスクである。ネットワーク埋込みは多様なグラフ解析タスクにおいて有用であることが示されているが,グラフネットワーク解析の重要な側面である属性多重グラフクラスタリングに専用の研究が限られている。ネットワーク埋め込み技術による多重グラフネットワークに対して,いくつかの努力がなされてきた。しかし,本研究の殆どは,完全には調査されていないクラスタ化意識情報を見落としている。これらの問題を解決するために,著者らは,ノードと種々の関係の間のクラスタ化意識情報を効率的に捕捉し,それらを均一ベクトル空間に位置づけるために,属性多重グラフクラスタリング,すなわち,NEAMCのための配列ベースのネットワーク埋込みによる高速方法を提案した。複数関係ランダムウォークノードサンプリング戦略を通して,新規で発見的クラスタリング意識を提案して,それは,異なる関係の間のクラスタ化意識関係と相互作用を保持するために,各関係の情報レベルに従って進行する関係性を選択するだけではなく,また,ノード間のクラスタ化意識対話型情報を保持するために,サンプルノード配列にノード類似性を活用した。したがって,NEAMCは,クラスタの構造的近接性と属性均一性を維持するために,属性多重グラフクラスタリングを改良できる。NEAMCは5つのデータセットで評価され,その結果は既存の競合基準よりも性能が優れていることを示した。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： *グラフ ,  相互作用 ,  ベクトル空間 ,  *ネットワーク ,  構造 ,  図式解法 ,  *クラスタ化 ,  *多重化 ,  データ解析 ,  *クラスタ ,  問題 ,  類似性 ,  *属性
準シソーラス用語： 対話型 ,  近接性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 属性付き多重グラフクラスタリング ,  シーケンスベースネットワーク埋込み ,  多重関係ランダムウォークノードサンプリングによる発見的クラスタリング認識 ,  構造近接性 ,  属性均一性

分類 (2件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 属性 ,  多重 ,  グラフクラスタリング ,  発見 ,  クラスタリング ,  意識 ,  埋込み