論文の概要: Identification of important nodes in the information propagation network based on the artificial intelligence method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00190v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 23:43:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 18:46:54.407047
• Title: Identification of important nodes in the information propagation network based on the artificial intelligence method
• Title（参考訳）: 人工知能を用いた情報伝達ネットワークにおける重要なノードの同定
• Authors: Bin Yuan, Tianbo Song, Jerry Yao
• Abstract要約: 我々はDEMATEL(Decision-making Trial and Evaluation Laboratory)とGSM(Global Structure Model)を組み合わせた新しい手法を提案する。 この方法は、社会、交通、通信システムなど、様々な複雑なネットワークに適用される。 我々の分析では、これらのネットワークの構造的ダイナミクスとレジリエンスを強調し、ノード接続とコミュニティ形成に関する洞察を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1331883629523634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents an integrated approach for identifying key nodes in information propagation networks using advanced artificial intelligence methods. We introduce a novel technique that combines the Decision-making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) method with the Global Structure Model (GSM), creating a synergistic model that effectively captures both local and global influences within a network. This method is applied across various complex networks, such as social, transportation, and communication systems, utilizing the Global Network Influence Dataset (GNID). Our analysis highlights the structural dynamics and resilience of these networks, revealing insights into node connectivity and community formation. The findings demonstrate the effectiveness of our AI-based approach in offering a comprehensive understanding of network behavior, contributing significantly to strategic network analysis and optimization.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高度人工知能を用いた情報伝達ネットワークにおけるキーノードの同定手法を提案する。 本稿では,意思決定試験・評価ラボラトリー(dematel)法とグローバル構造モデル(gsm)を組み合わせた新しい手法を提案する。 本手法は,GNID(Global Network Influence Dataset)を利用して,社会・交通・通信などの複雑なネットワークに適用される。 分析では,これらのネットワークの構造的ダイナミクスとレジリエンスに注目し,ノード接続とコミュニティ形成に関する洞察を明らかにした。 本研究は,ネットワーク行動の包括的理解を提供し,戦略的ネットワーク分析と最適化に大きく寄与するaiアプローチの有効性を示す。

関連論文リスト

• Enhancing Neural Network Interpretability Through Conductance-Based Information Plane Analysis [0.0]
  インフォメーションプレーン(Information Plane)は、ニューラルネットワーク内の情報の流れを分析するための概念的フレームワークである。 本稿では,入力特徴に対する感度尺度であるレイヤコンダクタンスを用いて情報平面解析を強化する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T23:10:42Z)
• TDNetGen: Empowering Complex Network Resilience Prediction with Generative Augmentation of Topology and Dynamics [14.25304439234864]
  本稿では,ネットワークトポロジとダイナミックスの生成的データ拡張を通じてこの問題に対処するために設計された,複雑なネットワークに対する新しいレジリエンス予測フレームワークを提案する。 3つのネットワークデータセットの実験結果から,提案するフレームワークであるTDNetGenは,最大85%～95%の精度で高い予測精度を達成可能であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T09:20:31Z)
• Initialisation and Network Effects in Decentralised Federated Learning [1.5961625979922607]
  分散フェデレーション学習は、通信デバイスの分散ネットワーク上で、個々の機械学習モデルの協調トレーニングを可能にする。 このアプローチは、集中的な調整を避け、データのプライバシを高め、単一障害点のリスクを取り除く。 本稿では,基盤となる通信ネットワークの固有ベクトル集中度分布に基づく,ニューラルネットワークの非協調初期化戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-23T14:24:36Z)
• Unsupervised Graph Attention Autoencoder for Attributed Networks using K-means Loss [0.0]
  我々は、属性付きネットワークにおけるコミュニティ検出のための、教師なしのtextbfGraph Attention textbfAutotextbfEncoder に基づく、シンプルで効率的なクラスタリング指向モデルを提案する。 提案モデルは,ネットワークのトポロジと属性情報の両方から表現を十分に学習し,同時に2つの目的,すなわち再構築とコミュニティ発見に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T20:45:55Z)
• Learning State-Augmented Policies for Information Routing in Communication Networks [92.59624401684083]
  我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを用いて,ソースノードの集約情報を最大化する,新たなステート拡張(SA)戦略を開発した。 教師なし学習手法を利用して、GNNアーキテクチャの出力を最適情報ルーティング戦略に変換する。 実験では,実時間ネットワークトポロジの評価を行い,アルゴリズムの有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T04:34:25Z)
• ABEM: An Adaptive Agent-based Evolutionary Approach for Mining Influencers in Online Social Networks [1.6128569396451058]
  オンラインソーシャルネットワークにおける進化的影響力の重要なステップは、インフルエンサーとして知られる少数のユーザーの識別です。 これらのネットワークの構造の進化する性質は、これらのインフルエンサーを見つけて識別することを困難にします。 静的ネットワークと動的ネットワークの両方の文脈でこの問題に対処するための適応型エージェントベースアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-14T00:31:08Z)
• Anomaly Detection on Attributed Networks via Contrastive Self-Supervised Learning [50.24174211654775]
  本論文では,アトリビュートネットワーク上の異常検出のためのコントラスト型自己監視学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、新しいタイプのコントラストインスタンスペアをサンプリングすることで、ネットワークデータからのローカル情報を完全に活用します。 高次元特性と局所構造から情報埋め込みを学習するグラフニューラルネットワークに基づくコントラスト学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-27T03:17:20Z)
• Model-Based Machine Learning for Communications [110.47840878388453]
  モデルベースのアルゴリズムと機械学習をハイレベルな視点で組み合わせるための既存の戦略を見直します。 通信受信機の基本的なタスクの一つであるシンボル検出に注目する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T19:55:34Z)
• A Survey of Community Detection Approaches: From Statistical Modeling to Deep Learning [95.27249880156256]
  ネットワークコミュニティファイリング手法の統一アーキテクチャを開発し,提案する。 既存の手法を確率的グラフィカルモデルとディープラーニングという2つのカテゴリに分けた新しい分類法を提案する。 フィールドの課題の議論と今後の研究の方向性の提案を締めくくります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-03T02:32:45Z)
• Inter-layer Information Similarity Assessment of Deep Neural Networks Via Topological Similarity and Persistence Analysis of Data Neighbour Dynamics [93.4221402881609]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)による情報構造の定量的解析により、DNNアーキテクチャの理論的性能に関する新たな知見が明らかにされる。 量的情報構造解析のためのLSとIDの戦略に着想を得て, 層間情報類似度評価のための2つの新しい補完手法を提案する。 本研究では,画像データを用いた深層畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャ解析を行い,その効果を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T15:34:58Z)
• Learning Connectivity of Neural Networks from a Topological Perspective [80.35103711638548]
  本稿では,ネットワークを解析のための完全なグラフに表現するためのトポロジ的視点を提案する。 接続の規模を反映したエッジに学習可能なパラメータを割り当てることにより、学習プロセスを異なる方法で行うことができる。 この学習プロセスは既存のネットワークと互換性があり、より大きな検索空間と異なるタスクへの適応性を持っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-19T04:53:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。