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J-GLOBAL ID：201702220192512938   整理番号：17A0162220

集団情報を用いた部リンク予測手法【JST・京大機械翻訳】

Bipartite Graph Link Prediction Method Using Community Information

著者 (3件)： Cai Xiaoyu (College of Computer,Nanjing University of Posts and Telecommunications) ,  Chen Kejia (College of Computer,Nanjing University of Posts and Telecommunications) ,  An Chen (College of Computer,Nanjing University of Posts and Telecommunications)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 42  号： 10  ページ： 187-191  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 二部グラフは2種類の異なるタイプのノードを含みリンクが異なるタイプのノード間にしか存在しないため,通常の単部図に適用されるリンク予測手法は二部グラフに直接適用できない.また,集団情報はリンク予測の精度向上に重要な意味を持つが,関連研究が不足している.そこで,本論文では,集団情報を用いた部リンク予測法を提案した。リンク予測を機械学習の分類問題と見なし、二部グラフを投影することによって、二部グラフ中のノードペアサンプルの局部構造属性を抽出し、集団検出技術を用いてサンプルの集団属性を抽出し、局部構造属性と集団属性をノードとして類似度の測定基準とする。教師つき学習フレームワークで訓練と予測を行う.現実のデータセット集合における実験結果は,提案した方式が,2つの部分グラフのリンク予測法の精度を向上させ,推薦性能を改善することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教師つき学習 ,  機械学習 ,  部分グラフ ,  *予測技法 ,  検出法
準シソーラス用語： 類似度 ,  高精度化 ,  二部グラフ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： bipartite graph ,  link prediction ,  supervised learning ,  community detection ,  recommendation system

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 集団 ,  リンク ,  予測手法