dr. 텍사스 A & M University의 컴퓨터 과학 및 공학부 조교수 인 Xia“Ben”Hu는 그의 새로운 연구를위한 NSF (National Science Foundation) 보조금을 받았으며,이 연구는 대규모 및 복잡한 룰렛 돌리기를 분석하기위한 룰렛 돌리기 임베딩 알고리즘 개발을 중심으로.
소셜 네트워크, 학술 네트워크 및 건강 관리 시스템과 같은 다양한 네트워크 정보 시스템에 널리 존재하는 네트워크가 널리 존재합니다. 전통적인 네트워크 노드는 소셜 룰렛 돌리기 사용자 간 관계를 표시하는 반면, 학술 룰렛 돌리기 대한 종이 간 인용 및 건강 관리 룰렛 돌리기 대한 의사 간 관계는 네트워크 노드도 사용자 인구 통계, 종이 내용 및 의사 전문 지식과 같은 추가 속성 세트를 보여줍니다.
“대부분의 기존 연구는 일반 룰렛 돌리기 임베딩에 중점을두고 있지만,이 프로젝트에서는 대규모 및 복잡한 룰렛 돌리기 데이터에 의해 제기 된 과제를 해결함으로써 룰렛 돌리기 임베딩의 새로운 문제를 조사 할 것을 제안합니다.
대규모 복잡한 룰렛 돌리기는 많은 도전이 있습니다. 첫째, 많은 실제 룰렛 돌리기는 수천 가지의 기능이 포함되어 있으며 수백만 개의 노드와 가장자리로 변환됩니다.
두 번째, 기이 한 룰렛 돌리기의 인스턴스는 일반적인 연구 관심사 또는 공유 지리적 위치를 통해 서로 연결됩니다. 기존 룰렛 돌리기 임베딩 방법은 인스턴스가 독립적으로 분배되고 똑같이 가중된다는 가정에 따라 구축됩니다.
HU의 프로젝트는 백악관 빅 데이터 리서치 및 개발 이니셔티브를 보완하여 새로운 클래스의 이론적 및 실용적인 룰렛 돌리기 임베딩 방법을 생성하여 크고 복잡한 룰렛 돌리기 데이터를 분석함으로써 신흥 데이터 과학 분야를 가속화 할 것입니다.
이 연구는 기존 룰렛 돌리기 임베딩 알고리즘을 변환 할 새로운 알고리즘의 새로운 공식을 성공적으로 개발하는 것을 목표로합니다. 개발 된 알고리즘은 소셜 컴퓨팅, 건강 정보 및 기업 시스템의 산업 응용 분야에서 사용할 수 있습니다.