Summarizing the differences in Chinese-Vietnamese bilingual news plays an important supporting role in the comparative analysis of news views between China and Vietnam. Aiming at cross-language problems in the analysis of the differences between Chinese and Vietnamese bilingual news, we propose a new method of summarizing the differences based on an undirected graph model. The method extracts elements to represent the sentences, and builds a bridge between different languages based on Wikipedia's multilingual concept description page. Firstly, we calculate the similarity between Chinese and Vietnamese news sentences, and filter the bilingual sentences accordingly. Then we use the filtered sentences as nodes and the similarity grade as the weight of the edge to construct an undirected graph model. Finally, combining the random walk algorithm, the weight of the node is calculated according to the weight of the edge, and sentences with highest weight can be extracted as the difference summary. The experiment results show that our proposed approach achieved the highest score of 0.1837 on the annotated test set, which outperforms the state-of-the-art summarization models.
본 논문은 노드와 엣지로 이루어진 그래프 구성을 통해 신경망을 활용하여 엣지 가중치 예측 방안을 제안하고자 한다. 사회 구성요소 중 하나인 브랜드들의 중요도 높은 전략 중 출점전략에 대해 초점을 맞추어보았다. 본 논문에서는 1) 브랜드 지점들을 노드로 구성하고, 지점 간 관계를 엣지로 구성한다. 그리고 지점 간 실제 도보 및 주행 가능 거릿값을 엣지 가중치로 표현한 그래프를 구성한다. 그리고 2) 엣지를 수치화하여 신경망을 학습해 엣지의 가중치인 지점 간 거릿값을 예측하는 방안을 제안한다. 제안한 방식을 활용함으로 예측되는 특정 브랜드의 출점 범위를 성공적인 브랜드의 출점전략 분석할 시에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.
Minimum Weight Triangulation (MWT) 는 최적화 문제로서 주어진 그래프에 대한 최소 무게 삼각화를 계산하는 문제이다. 본 문제는 많은 다른 그래프 문제들처럼 일반 그래프에 대하여 NP-hard 계열의 문제로 알려져 있으며 지금까지 simulated annealing 및 유전 알고리즘 등 heuristic algorithm 들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 MWT 문제에 대하여 GA-FF 라 불리우는 새로운 유전 알고리즘을 제시하며 또한 그성능이 기존의 유전 알고리즘보다 더욱 효율적임을 보인다.
In this paper, Genetic Algorithm (GA) is used to find the Maximum Weight Independent Set (MWIS) of a graph. First, MWIS problem is formulated as a 0-1 integer programming optimization problem with linear objective function and a single quadratic constraint. Then GA is implemented with the help of this formulation. Since GA is a heuristic search method, exact solution is not reached in every run. Though the suboptimal solution obtained is very near to the exact one. Computational result comprising an average performance is also presented here.
대규모의 데이터베이스로부터 숨겨진 유용한 패턴 정보를 찾기 위해 빈발 패턴 마이닝이 제안된 이래로, 다양한 종류의 접근 방법들과 어플리케이션들이 연구되어 왔다. 특히, 빈발 그래프 패턴 마이닝은 계속해서 복잡해져 가는 최근의 데이터들을 효과적으로 다루기 위해 제안되었고, 이와 관련한 다양한 효율적인 알고리즘들이 연구되어 왔다. 그래프 데이터베이스로부터 얻을 수 있는 그래프 패턴들은 이를 구성하는 요소들에 따라 다른 중요도를 가지며 길이에 따라 다른 특성을 갖는다. 하지만, 전통적인 빈발 그래프 패턴 마이닝 접근 방법들은 이러한 문제들을 고려할 수 없다는 한계점을 지닌다. 즉, 기존의 방법들은 마이닝 과정에서 추출되는 그래프 패턴들의 길이에 상관없이 오직 하나의 최소 지지도 임계값만을 고려하고 이들의 가중치 요소들을 사용하지 않기 때문에, 실제적으로 쓸모없는 그래프 패턴들이 상당량 생성될 수 있다. 작은 수의 정점과 간선을 갖는 작은 그래프 패턴들은 이들에 대한 가중화 지지도 값이 상대적으로 높을 때 흥미로운 특성을 갖는 경향이 있는 반면, 많은 정점과 간선을 갖는 큰 그래프 패턴들은 비록 가중화 지지도 값이 상대적으로 낮을지라도 흥미로운 특성을 가질 수 있다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 길이에 따라 감소하는 지지도 제한조건을 고려한 가중치 기반의 빈발 그래프 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제공되는 총체적인 실험 결과들은 제안되는 방법이 기존의 최신 그래프 마이닝 알고리즘과 비교하여 패턴 생성, 수행시간, 그리고 메모리 사용량 측면에서 더욱 뛰어난 성능을 보장함을 보인다.
Let G = (V ; E) be a simple undirected graph without loops and multiple edges, the vertex and edge sets of it are represented by V = V (G) and E = E(G), respectively. A weighting w of the edges of a graph G induces a coloring of the vertices of G where the color of vertex v, denoted $S_v:={\Sigma}_{e{\ni}v}\;w(e)$. A k-edge-weighting of a graph G is an assignment of an integer weight, w(e) ${\in}${1,2,...,k} to each edge e, such that two vertex-color $S_v$, $S_u$ be distinct for every edge uv. In this paper we determine an exact 3-edge-weighting of complete graphs $k_{3q+1}\;{\forall}_q\;{\in}\;{\mathbb{N}}$. Several open questions are also included.
Considerable attention has been given to processing graph data in recent years. An efficient method for computing the node proximity is one of the most challenging problems for many applications such as recommendation systems and social networks. Regarding large-scale, mutable datasets and user queries, top-k query processing has gained significant interest. This paper presents a novel method to find top-k answers in a node proximity search based on the well-known measure, Personalized PageRank (PPR). First, we introduce a distribution state transition graph (DSTG) to depict iterative steps for solving the PPR equation. Second, we propose a weight distribution model of a DSTG to capture the states of intermediate PPR scores and their distribution. Using a DSTG, we can selectively follow and compare multiple random paths with different lengths to find the most promising nodes. Moreover, we prove that the results of our method are equivalent to the PPR results. Comparative performance studies using two real datasets clearly show that our method is practical and accurate.
This study is to investigate the insulation performance of lightweight concrete using recycled lightweight aggregate, to develop lightweight concrete products which have an excellence on the insulation performance are satisfied with properties of building materials. As a result of this study, recycled EPS aggregate is considered to have an independent pores which is closed by dense partitions. So, it is showed that the insulation performance of lightweight concrete using recycled EPS aggregate are excellent. Especially, in the case of lightweight concrete under conditions of replacement ratio over 100%, it is considered that insulation performance is very excellent as thermal conductivity is showed about 0.2kcal/mh$^{\circ}C$. According to considering the relation between ultrasonic pulse velocity, unit weight and thermal conductivity through the graph, the result of relation between ultrasonic pulse velocity, unit weight and thermal conductivity on the graph expressed their high interaction shown as direct proportion on the graph. So that it is possible to extract the insulation performance of lightweight concrete using recycled EPS aggregate by ultrasonic pulse velocity and unit weight.
최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 방향 그래프의 최소신장트리(Directed Graph Minimum Spanning Tree, DMST)를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 Chu-Liu/Edmonds DMST 알고리즘은 DMST를 찾지 못하거나 ST의 가중치 합이 최소가 되지 못하는 경우가 발생한다. 제안된 알고리즘은 Chu-Liu/Edmonds DMST 알고리즘의 단점을 보완하여 항상 DMST를 찾을 수 있도록 하였다. 먼저, 근 노드를 포함한 모든 노드의 최소 가중치를 갖는 유입 호 (Minimum-Weight Arc, MWA)를 선택하여 오름차순으로 정렬시킨 후 사이클이 발생하는 호를 제거하는 과정을 거쳤다. 이 과정에서 최소신장 포레스트 (Minimum Spanning Forest, MSF)가 얻어진다. 만약 MSF가 1개이면 DMST가 얻어지며, MSF가 2개 이상인 경우, MSF 유입 호들 중 최소 가중치를 갖는 호를 결정하기 위해 직접 가중치 합을 계산하는 방법을 택하여 Chu-Liu/Edmonds DMST 알고리즘의 사이클 해결을 위한 유입 호 가중치 수정 과정을 단순화 시켰다. 제안된 Sulee DMST 알고리즘은 근 노드가 지정되어 있거나 미 지정된 경우 모두 항상 호들의 가중치를 최소화 시키는 DMST를 얻을 수 있으며, 그래프의 가중치가 최소화된 ST의 근 노드를 찾는 장점도 갖고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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