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J-GLOBAL ID：201702229845469250   整理番号：17A0371435

動的ネットワークにおける追跡群集とその発展のための局所動的方法【Powered by NICT】

A local dynamic method for tracking communities and their evolution in dynamic networks

著者 (3件)： Hu Yanmei (College of Information Science and Technology, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, Sichuan, China) ,  Yang Bo (School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, Sichuan, China) ,  Lv Chenyang (School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, Sichuan, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 110  ページ： 176-190  発行年： 2016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： コミュニティの解析と動的ネットワークにおけるそれらの進化的挙動は挑戦的なトピックである。この話題に関する研究の増加が明らかになりつつあるが,経時的に意味のある群集を明らかにし,追跡可能であり,大規模ネットワークを効率的に扱うことができる方法は少ない。本論文では,動的コミュニティとそれらの進化的挙動を追跡する方法を提案した。提案手法の背後にある主要なアイデアは,変化をノードの局所的見解を調べることにより動的コミュニティを発見することである。さらに,発見された動的コミュニティに基づく,国際社会構造は,歴史的群集構造を更新することによって導かれるとコミュニティの進化的挙動も追跡できる。動的コミュニティを発見するために,近似個別化されたPageRankベクトル法を適用コミュニティの進化的挙動を追跡するために,著者らは,部分的進化的グラフを導入した。九合成ネットワークと一つの実際のネットワーク上で実験を行うことにより,いくつかの既存手法と提案手法の比較を行った。実験結果は,提案した方法がコミュニティを見出すだけでなく動的ネットワークにおけるそれらの進化の追跡に良好に機能し,既存の方法よりもはるかに少ない計算時間を費やすことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： CPU時間 ,  ベクトル ,  コミュニティ ,  近似法 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： PageRank ,  社会構造 ,  大規模ネットワーク ,  *動的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 地域発展 ,  コミュニティ検出 ,  動的ネットワーク ,  動的群集 ,  局所構造

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 動的ネットワーク ,  追跡 ,  群集 ,  発展