指向性アタッチメントとコミュニティをもつ成長ネットワークモデル(バイオサイバネテッィクス,ニューロコンピューティング)
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概要
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本論文では. Webのような実世界成長ネットワークの短期成長過程に関するより精緻な確率モデルの構築を目指して,成長ネットワークモデルとその学習アルゴリズムを提案する.そのために,従来の成長ネットワークモデルとは異なり,指向性アタッチメントとコミュニティ構造という二つの機構を新かに組み込む.まず,提案モデルの次数分布もまたべき乗則に従う後部をもつことを示す.また,実際のWebデータを用いた実験により,確率モデルによる成長過程の予測性能が,上記二つの新しい機構を組み込むことで向上することを実証する.更に,人エデータを用いた実験により,コミュニティ構造を組み込むことで予診注能が向上することを明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-01
著者
-
斉藤 和巳
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
上田 修功
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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木村 昌弘
龍谷大学理工学部
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斉藤 和巳
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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木村 昌弘
日本電信電話株式会社 NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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上田 修功
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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