지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 2,123 - 2,126 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.11.2123
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
최근 네트워크 연구 분야에서 딥러닝을 적용한 네트워크 임베딩 기법이 소개되었는데, 노드 분류, 링크예측 등의 다운스트림 기계학습 문제를 해결하는 데 있어 기존의 방법보다 효과적인 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 본 레터에서는 이 중 링크 예측 정확도를 개선하기 위해 기댓값 최대화 알고리즘을 네트워크 임베딩에 적용하는 방법을 제안한다. AUC 측점에서 제안한 방법의 우수성을 검증한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
P. Cui, X. Wang, J. Pei, and W. Zhu, “A survey on network embedding,” IEEE Trans. Knowledge and Data Eng., vol. 31, no. 5, pp. 833-852, Jun. 2018.
T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. S. Corrado, and J. Dean, “Distributed representations of words and phrases and their compositionality,” in Proc. 26th Int. Conf. Neural Inf. Process. Syst., Lake Tahoe, Nevada, Dec. 2013.
B. Perrozi, R. Al-Rfou, and S. Skiena, “DeepWalk: Online learning of social representations,” in Proc. 20th ACM SIGKDD Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining, New York, USA, Aug. 2014.
A. Grover and J. Leskovec, “node2vec: Scalable feature learning for networks,” in Proc. 22nd ACM SIGKDD Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 855-864, San Francisco, CA, USA, Aug. 2016.
J. Tang, M. Qu, M. Wang, M. Zhang, J. Yan, and Q. Mei, “LINE: Large-scale information network embedding,” in Proc. 24th Int. Conf. World Wide Web, Florence, Italy, May 2015.
T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. S. Corrado, and J. Dean, “Distributed representations of words and phrases and their compositionality,” in Proc. 26th Int. Conf. Neural Inf. Process. Syst., Lake Tahoe, Nevada, Dec. 2013.
B. Perrozi, R. Al-Rfou, and S. Skiena, “DeepWalk: Online learning of social representations,” in Proc. 20th ACM SIGKDD Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining, New York, USA, Aug. 2014.
A. Grover and J. Leskovec, “node2vec: Scalable feature learning for networks,” in Proc. 22nd ACM SIGKDD Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 855-864, San Francisco, CA, USA, Aug. 2016.
J. Tang, M. Qu, M. Wang, M. Zhang, J. Yan, and Q. Mei, “LINE: Large-scale information network embedding,” in Proc. 24th Int. Conf. World Wide Web, Florence, Italy, May 2015.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
기댓값 최대화 도움을 받은 네트워크 임베딩을 사용한 개선된 링크 예측
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .06
-
Network Embedding via the Expectation-Maximization Algorithm
한국통신학회 학술대회논문집
2018 .06
-
네트워크 구조 정보의 연속적 표현을 이용한 네트워크 임베딩 기반의 링크 예측에 관한 연구
한국지능정보시스템학회 학술대회논문집
2019 .10
-
Improved Expectation-maximization Algorithm using Genetic Algorithm for Big Data
한국지능시스템학회 학술발표 논문집
2016 .04
-
Knowledge Graph Embedding for Link Prediction using Node-Link Interaction-based Graph Attention Networks
Journal of KIISE
2022 .07
-
Link Prediction-Enabled Network Completion
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .02
-
Truncated Kernel Projection Machine for Link Prediction
Journal of Computing Science and Engineering
2016 .06
-
가중 기댓값 최대화 기반 공간 데이터 분석
한국지능시스템학회 논문지
2024 .12
-
A New Link Prediction Algorithm using Generative Adversarial Network (GAN)
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2018 .11
-
상호정보량과 그래프 뉴럴 네트워크 기반의 설명가능한 링크 예측
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2021 .09
-
Link Prediction Algorithm for Signed Social Networks Based on Local and Global Tightness
JIPS(Journal of Information Processing Systems)
2021 .01
-
Node2vec 그래프 임베딩과 Light GBM 링크 예측을 활용한 식음료 산업의 수출 후보국가 탐색 연구
지능정보연구
2021 .12
-
효과적인 데이터링크 시험 평가를 위한 통합 분석 시스템 개발
한국통신학회논문지
2022 .08
-
Open LR 기법을 이용한 노드-링크 데이터의 통합활용 방안에 관한 연구
한국가스학회지
2021 .10
-
사회연결망에서의 유사도 기반 링크 예측 성능 비교
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .06
-
Takens embedding을 이용한 EEG 신호 특징 추출 알고리즘
전자공학회논문지
2023 .10
-
GAN을 이용한 비지도학습 기반의 새로운 링크 예측 알고리즘
대한산업공학회지
2020 .06
-
A Knowledge Graph Embedding-based Ensemble Model for Link Prediction
Journal of KIISE
2020 .05
-
와이파이 다이렉트에서 비디오 트래픽을 위한 기댓값 최대화 알고리즘 기반 동적 전력 절약에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .02
-
딥러닝 기반 차량 경로예측 모델의 전파과정 간소화를 통한 트레이드오프 성능 검증 연구
한국통신학회논문지
2021 .05
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-567-001328566