Kernkonzepte
異質情報ネットワーク上のコミュニティ検索において、コミュニティ内の個々のメンバーの活動レベルの差を最小化することで、個人の公平性を確保する。
Zusammenfassung
本論文は、異質情報ネットワーク上のコミュニティ検索問題において、個人の公平性を考慮した新しい問題設定を提案している。従来のコミュニティ検索手法は、グループ全体の特性の均一性を重視していたが、個々のメンバーの活動レベルの差異を考慮していなかった。
提案手法では、まず、ターゲットタイプの頂点と、それらが特定のモチーフパターンで関連付けられたコミュニティを定義する。次に、コミュニティ内のメンバーの活動レベルの差を最小化する「個人的に最も公平な」コミュニティを見つける。具体的には、ジニ係数を用いて活動レベルの差異を定量化し、その値が最小となるコミュニティを出力する。
提案手法では、探索ベースのフィルタリングと、メッセージパッシングおよび下限値ベースの最適化手法を導入することで、効率的にコミュニティを特定できる。実験結果から、提案手法は従来手法に比べ少なくとも3倍高速であることが示された。
Statistiken
著者 v1 は 12 件のモチーフインスタンスに参加しており、他のメンバーは 2 件のモチーフインスタンスに参加している。
コミュニティ Tc1 のジニ係数は 0.4、コミュニティ Tc2 のジニ係数は 0 である。
Zitate
"コミュニティ内のメンバーの活動レベルの差異を考慮することで、個人の公平性を確保できる。"
"提案手法では、ジニ係数を用いて活動レベルの差異を定量化し、その値が最小となるコミュニティを出力する。"