| Project/Area Number |
21K21282
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
1001:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 確率過程 / ランダムグラフ / 平均時計算量 / 合意モデル / 分散アルゴリズム / コミュニティ検出 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は合意モデルと呼ばれるグラフ上の確率過程を応用してネットワークのコミュニティ検出を行う分散アルゴリズムとその理論解析を行う. 既存のコミュニティ検出アルゴリズムのほとんどは並列計算の特性を活かしきれなかったり, または複雑な分散処理や計算ノード間の通信量に課題が残る. 本研究で考案するアルゴリズムは単純な分散処理に基づくため, 高速かつ簡単に実装でき, これらの課題を解決することが期待される.
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| Outline of Final Research Achievements |
In this project, I studied the possibility of applying a stochastic process called the voting process on a graph to community detection from a theoretical point of view. Specifically, I investigated the behavior of a protocol called k-Majority on a random graph known as the stochastic block model, which is often used as a benchmark for community detection. The performance of the protocol varies depending on the value of parameter k, and I demonstrated that in certain situations, a larger value of k can improve the performance of community detection. Furthermore, I obtained improvements in computational lower bounds for the embedding clique problem, which is closely related to community detection.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究はグラフ上の確率過程の解析とランダムグラフの計算複雑性という二つの成果を得た。前者の成果は、これまで完全グラフ上での振る舞いしかよく分かっていなかった合意モデルの振る舞いを、より複雑な確率的ブロックモデル上で解析することを可能にした。後者の成果はコミュニティ検出に関係のある埋め込みクリーク問題に対して、困難性の増幅と呼ばれる結果を示すことに成功した。この結果を得るにあたって新たに提案した枠組みはより幅広いクラスの問題に対して適用することが可能であり、理論計算機科学において非常に重要な意義を持つ。
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