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  1. 研究報告
  2. データベースシステム(DBS)※2025年度よりデータベースとデータサイエンス(DBS)研究会に名称変更
  3. 2007
  4. 54(2007-DBS-142)

ネットワーク構造解析に基づく重複クラスタ抽出法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18846
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18846
4ef6f6af-e063-47ea-8053-0e178c37b721
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS07142007.pdf IPSJ-DBS07142007.pdf (632.7 kB)
Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2007-05-31
タイトル
タイトル ネットワーク構造解析に基づく重複クラスタ抽出法
タイトル
言語 en
タイトル A Extraction Method of Overlapping Cluster based on Network Structure Analysis
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科/日本学術振興会DC
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University / JSPS Research Fellow
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
著者名 高木, 允 田村, 慶一 森, 康真 北上, 始

× 高木, 允 田村, 慶一 森, 康真 北上, 始

高木, 允
田村, 慶一
森, 康真
北上, 始

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著者名(英) Makoto, TAKAKI Keiichi, TAMURA Yasuma, MORI Hajime, KITAKAMI

× Makoto, TAKAKI Keiichi, TAMURA Yasuma, MORI Hajime, KITAKAMI

en Makoto, TAKAKI
Keiichi, TAMURA
Yasuma, MORI
Hajime, KITAKAMI

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では、Newman らの提案するネットワーク構造解析に基づくクリスプなクラスタリングアルゴリズムを改良し、ひとつのノードが複数のクラスタに重複してクラスタリングされることを許したグラフのクラスタリング手法を提案する。提案する手法は、一度 Newman らの提案するアルゴリズムを用いてグラフのクラスタリングを行った後、それぞれのクラスタをひとつのノードとした縮約グラフの作成を行う。縮約グラフを再度 Newman らの提案するアルゴリズムを用いてクラスタリングし、重複してクラスタリングされるノードを識別する。重複を許したクラスタリングを行うことで、クリスプなクラスタリングに比べ、柔軟なクラスタリングを行うことができる。ブログのトラックバックデータを用いた評価実験を行い、提案手法の有効性を示すことができた。
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In this paper, we propose a method of overlapping cluster based on network structure analysis which improves the clustering algorithm proposed by Newman et al. Newman's clustering algorithm is the crisp clustering algorithm. In the proposed technique, first, we cluster the nodes using the Newman's algorithm. Then, we make the contraction graph which is considerd a cluster as a node. In addition, we cluster the created contraction graph by using the Newman's clustering algorithm again and identify the overlapping nodes. Overlapping clustering is more flexible than crisp clustering. The experimental results using the trackback data based on blog represented efficacy of proposed technique.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112482
書誌情報 情報処理学会研究報告データベースシステム(DBS)

巻 2007, 号 54(2007-DBS-142), p. 39-45, 発行日 2007-05-31
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-22 22:31:53.094361
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