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J-GLOBAL ID：201602265568922514   整理番号：16A0811157

ノード寄与のリンク予測方法による【JST・京大機械翻訳】

Link Prediction Method According to Node Contribution

著者 (4件)： Chen Jialu (School of Mathematics,Shanxi University) ,  Qian Yuhua (Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Information Processing of Ministry of Education; Intelligence Information Processing Lab,Shanxi University) ,  Zhang Xiaoqin (School of Mathematics,Shanxi University) ,  Liang Xinyan (Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Information Processing of Ministry of Education)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 1  ページ： 92-95  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： リンク予測は複雑なネットワークの1つの重要な研究方向であり,ノードの対の類似性指標に基づいて予測を行う最も一般的な方法の1つである。既存のリンク予測手法は通常,ノードペアの共通隣接ノードの個数や値に基づいてでそれらの間の類似性測定を定義する。しかし,ノード間の関係は公共ノード自身の性質と関係するだけでなく,ノード間の関係の緊密度も一定の作用を果たすことがわかった。この観点に基づき,1つの新しいノードの類似性指標と呼ばれるノード(NODE CONTRIBUTION)寄与による類似性指標を提案した。主な共通隣接ノードとの間の関係の密接度はノードの寄与を定義することによって,この指標によって説明することができた。更に,ノード類似性の計算方法を提案した。6組の実際のデータセット上での実験の分析にはこの方法が3つの古典的リンク予測法より,より良いリンク予測性能を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  類似性 ,  *予測技法 ,  データセット ,  類似性測定
準シソーラス用語： 予測性能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： link prediction ,  similarity index ,  node contribution(NC)

分類 (4件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (3件)： ノード ,  リンク ,  予測方法