JP2015115075A - 貪欲モードベースのグラフクラスタリングを使用した関心情報の効率的な検出 - Google Patents
貪欲モードベースのグラフクラスタリングを使用した関心情報の効率的な検出 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015115075A JP2015115075A JP2014250379A JP2014250379A JP2015115075A JP 2015115075 A JP2015115075 A JP 2015115075A JP 2014250379 A JP2014250379 A JP 2014250379A JP 2014250379 A JP2014250379 A JP 2014250379A JP 2015115075 A JP2015115075 A JP 2015115075A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vertex
- vertices
- cluster
- graph
- identifier
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title description 43
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 40
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 10
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 16
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 14
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 13
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 12
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 8
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 8
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 4
- 238000004138 cluster model Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 3
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
- G06F16/284—Relational databases
- G06F16/285—Clustering or classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/9024—Graphs; Linked lists
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
Claims (7)
- コンピューティングシステムにおいて、
プロセッサと、
メモリと、
第1のグラフクラスタリングのためにグラフにおける頂点の第1のセットを識別し、頂点の第1のセットにおける各頂点が各頂点クラスタの模範であり、頂点の頂点識別子が対応する頂点クラスタを識別し、
グラフにおける頂点の第2のセットを識別し、頂点の第2のセットにおける各頂点が頂点クラスタの模範ではなく、頂点が頂点識別子に関連付けられておらず、
頂点の第1のセットにおける第1の頂点の頂点識別子を、第1の頂点と第2の頂点との間のエッジに基づいて頂点の第2のセットにおける第2の頂点に割り当て、第1の頂点及び第2の頂点がデータセットにおける要素を表し、エッジが第1の頂点と第2の頂点との間の関係の種類及び強さを表しており、
第1の頂点及び第2の頂点の頂点識別子が収束する前には変更せず、
第1の頂点及び第2の頂点を、頂点識別子に関連付けられた第1の頂点クラスタに割り当て、頂点クラスタがデータセットにおける関心情報を表すように構成されたクラスタリング機構と、
頂点の第2のセットにおける各頂点に対する頂点識別子の割り当てに基づいて、第1のグラフクラスタリングの収束を検出するように構成された収束機構とを備える、コンピューティングシステム。 - 収束システムが、さらに、グラフにおける各頂点の各頂点識別子の割り当てのために使用されるモードの計算のために、頂点識別子を有しない各頂点からの入力を無視するように構成されている、請求項1に記載のコンピューティングシステム。
- 望ましくないクラスタ形成に対する応答において、クラスタリング機構が、さらに、第2のグラフクラスタリングへの入力として第1のグラフクラスタリングを使用するように構成されており、
第2のグラフクラスタリングについて、クラスタリング機構が、さらに、
第2の頂点の隣接頂点に割り当てられた頂点識別子のモードに基づいて、第2の頂点識別子を第2の頂点に割り当て、
第2の頂点を、第2の頂点識別子に関連付けられた第2の頂点クラスタに割り当て、第2の頂点クラスタがデータセットにおける関心情報を表すように構成されており、
第2のグラフクラスタリングについて、収束機構が、さらに、グラフの更新された頂点クラスタに関連付けられたモジュール方式に基づいて、第2のグラフクラスタリングの収束を検出するように構成されており、グラフの更新された頂点クラスタが第2の頂点クラスタを含む、請求項1に記載のコンピューティングシステム。 - さらに、頂点クラスタを形成するために、グラフにおける頂点のサブセットを、コンピュータにおいて実行中のスレッドに割り当てるように構成されたスレッド管理機構を備え、頂点のサブセットについての頂点クラスタの形成がスレッド内で計算される、請求項1に記載のコンピューティングシステム。
- クラスタリング機構が、さらに、
コミュニティグラフにおける頂点として複数の頂点クラスタを表し、
コミュニティグラフにおける各候補頂点クラスタ対についてのマージナルモジュール方式を計算し、
マージナルモジュール方式に基づいて2つ以上の頂点クラスタをマージするように構成されている、請求項1に記載のコンピューティングシステム。 - クラスタリング機構が、
候補クラスタ間のエッジの重み、
コミュニティグラフにおける全てのエッジの重み、及び、
各候補クラスタの重み
のうちの1つ以上に基づいて、マージナルモジュール方式を計算するように構成されている、請求項5に記載のコンピューティングシステム。 - クラスタリング機構が、さらに、マージナルモジュール方式におけるコミュニティグラフにおける全てのエッジの重みの影響を調整するように構成されており、影響が、大きいクラスタの形成又は小さいクラスタの形成を含む、請求項6に記載のコンピューティングシステム。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US14/102,283 US9529887B2 (en) | 2013-12-10 | 2013-12-10 | Efficient detection of information of interest using greedy-mode-based graph clustering |
US14/102,283 | 2013-12-10 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015115075A true JP2015115075A (ja) | 2015-06-22 |
JP2015115075A5 JP2015115075A5 (ja) | 2018-01-25 |
JP6313199B2 JP6313199B2 (ja) | 2018-04-18 |
Family
ID=52003619
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014250379A Active JP6313199B2 (ja) | 2013-12-10 | 2014-12-10 | 貪欲モードベースのグラフクラスタリングを使用した関心情報の効率的な検出 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9529887B2 (ja) |
EP (1) | EP2884447A1 (ja) |
JP (1) | JP6313199B2 (ja) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9529935B2 (en) * | 2014-02-26 | 2016-12-27 | Palo Alto Research Center Incorporated | Efficient link management for graph clustering |
US11222072B1 (en) * | 2015-07-17 | 2022-01-11 | EMC IP Holding Company LLC | Graph database management system and method for a distributed computing environment |
CN106610989B (zh) * | 2015-10-22 | 2021-06-01 | 北京国双科技有限公司 | 搜索关键词聚类方法及装置 |
US10204174B2 (en) | 2015-12-15 | 2019-02-12 | Oracle International Corporation | Efficient method for subgraph pattern matching |
US10769306B2 (en) * | 2017-09-21 | 2020-09-08 | International Business Machines Corporation | Applying a differential privacy operation on a cluster of data |
US20210004481A1 (en) * | 2019-07-05 | 2021-01-07 | Google Llc | Systems and methods for privacy preserving determination of intersections of sets of user identifiers |
US11483408B2 (en) * | 2019-07-10 | 2022-10-25 | Adobe Inc. | Feature-based network embedding |
US11831417B2 (en) * | 2020-09-28 | 2023-11-28 | Focus IP Inc. | Threat mapping engine |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009193098A (ja) * | 2008-02-12 | 2009-08-27 | Scigineer Inc | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP2010146153A (ja) * | 2008-12-17 | 2010-07-01 | Scigineer Inc | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP2011090377A (ja) * | 2009-10-20 | 2011-05-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 地域特性分類装置、方法、およびプログラム |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130198191A1 (en) * | 2010-07-08 | 2013-08-01 | Rubén Lara Hernández | Method for detecting communities in massive social networks by means of an agglomerative approach |
US8606787B1 (en) * | 2010-09-15 | 2013-12-10 | Google Inc. | Social network node clustering system and method |
US8626835B1 (en) * | 2010-10-21 | 2014-01-07 | Google Inc. | Social identity clustering |
US8452851B2 (en) * | 2011-07-08 | 2013-05-28 | Jildy, Inc. | System and method for grouping of users into overlapping clusters in social networks |
-
2013
- 2013-12-10 US US14/102,283 patent/US9529887B2/en active Active
-
2014
- 2014-12-01 EP EP14195734.0A patent/EP2884447A1/en not_active Ceased
- 2014-12-10 JP JP2014250379A patent/JP6313199B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009193098A (ja) * | 2008-02-12 | 2009-08-27 | Scigineer Inc | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP2010146153A (ja) * | 2008-12-17 | 2010-07-01 | Scigineer Inc | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP2011090377A (ja) * | 2009-10-20 | 2011-05-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 地域特性分類装置、方法、およびプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6313199B2 (ja) | 2018-04-18 |
US9529887B2 (en) | 2016-12-27 |
US20150161229A1 (en) | 2015-06-11 |
EP2884447A1 (en) | 2015-06-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6373744B2 (ja) | モードベースのグラフクラスタリングを使用した関心情報の効率的な検出 | |
JP6313199B2 (ja) | 貪欲モードベースのグラフクラスタリングを使用した関心情報の効率的な検出 | |
Reddy et al. | A gracefully degrading and energy-efficient fault tolerant NoC using spare core | |
US10467236B2 (en) | Mining association rules in the map-reduce framework | |
Moradi et al. | A local seed selection algorithm for overlapping community detection | |
JP6411911B2 (ja) | コンピュータ実行可能な方法、前記方法を行わせる命令を記憶している非一時的なコンピュータ可読記憶媒体、及び前記方法を行なうためのコンピュータシステム | |
Tasgin et al. | Community detection using boundary nodes in complex networks | |
Hamidi et al. | Consensus clustering algorithm based on the automatic partitioning similarity graph | |
Ahn et al. | Using proxies for node immunization identification on large graphs | |
Kanezashi et al. | Adaptive pattern matching with reinforcement learning for dynamic graphs | |
Cao et al. | Collective fraud detection capturing inter-transaction dependency | |
Hussain et al. | Structack: Structure-based adversarial attacks on graph neural networks | |
Jokar et al. | Overlapping community detection in complex networks using fuzzy theory, balanced link density, and label propagation | |
CN108427730A (zh) | 一种基于随机游走和条件随机场的社会标签推荐方法 | |
Chernoskutov et al. | Heuristic algorithm for approximation betweenness centrality using graph coarsening | |
Metwally et al. | Scalable community discovery from multi-faceted graphs | |
Rashmi et al. | A review on overlapping community detection methodologies | |
CN113590912A (zh) | 融合节点相对位置和绝对度分布的跨社交网络对齐方法 | |
Goel et al. | Discovering Top-k Structural Hole Spanners in Dynamic Networks | |
Hao et al. | An Association‐Oriented Partitioning Approach for Streaming Graph Query | |
Şimşek | Estimating the Expected Influence Capacities of Nodes in Complex Networks under the Susceptible-Infectious-Recovered (SIR) Model | |
Kaur et al. | A novel approach for providing the customer churn prediction model using enhanced boosted trees technique in cloud computing | |
Trinh et al. | A FAST OVERLAPPING COMMUNITY DETECTION ALGORITHM BASED ON LABEL PROPAGATION AND SOCIAL NETWORK GRAPH CLUSTERING COEFFICIENT | |
Ahsan et al. | Effectiveness of Sampling Strategies for One-shot Active Learning from Relational Data | |
Balkir et al. | Estimating graph distance and centrality on shared nothing architectures |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20171207 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20171207 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20171207 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20180116 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180227 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180322 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6313199 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |