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J-GLOBAL ID：201702286319644735   整理番号：17A0473069

学習群集構造:大域的および局所的展望【Powered by NICT】

Learning community structures: Global and local perspectives

著者 (8件)： Tang Xianchao (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin 300072, China) ,  Xu Tao (School of Computer Science and Technology, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China) ,  Feng Xia (School of Computer Science and Technology, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China) ,  Yang Guoqing (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin 300072, China) ,  Wang Jing (Faculty of Science and Technology, Bournemouth University, UK) ,  Li Qiannan (China Building Material Test & Certification Group Co. Ltd., Beijing 100024, China) ,  Liu Yanbei (School of Electronics and Information Engineering, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China) ,  Wang Xiao (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 239  ページ： 249-256  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： 発見コミュニティ構造は,複雑なネットワークを解析するための基本的かつ重要な問題である。ネットワークの直接表現として,トポロジー情報はコミュニティ検出のための広く用いられている。しかし実際には,ネットワークトポロジーに関連した情報の他の二つの重要なタイプ:全ネットワークにおけるノードの重要性を捕捉する大域的情報,およびノード間の類似性を記述する局所情報である。コミュニティ検出法同時に既存の方法で無視されているがそれらの間の個々のノードと情報の情報を考慮することが非常に価値がある。本研究では,新しい非負行列因数分解(NMF)に基づくモデル中に均一に大域的および局所的情報を統合した。具体的には,総合的な視点では,PageRankはノードの重要性を導出し,ノードはより重要である,ノードはネットワークではより影響た。局所面では,ノード間の類似性を得るためにノード間の近接を利用し,大きな類似性を持つノードは同様の群集メンバシップを持つであろう。モデルパラメータを学習する乗法更新ルールを導出した。多数の実験を行い,提案アプローチが,最先端の方法と比較してほぼ5%までの性能改善を得ていることを示した。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： 位相幾何学 ,  ネットワーク ,  類似性 ,  *学習 ,  乗算
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  PageRank ,  行列因数分解 ,  ネットワークトポロジー ,  コミュニティ検出 ,  コミュニティ構造 ,  *群集構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コミュニティ検出 ,  トポロジー情報 ,  グローバル情報 ,  局所情報 ,  非負行列因数分解

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  群集構造 ,  展望