社会ネットワークに対する重要なグラフスペクトル成分を効率的に推定する技術の構築

Research Project

Project/Area Number	24K14923
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 60060:Information network-related
Research Institution	Kwansei Gakuin University
Principal Investigator	作元雄輔関西学院大学, 工学部, 准教授 (30598785)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords	グラフアルゴリズム / スペクトラルグラフ理論 / 社会ネットワーク
Outline of Research at the Start	社会ネットワークの異常な振る舞いを識別して迅速に対応するために，ネットワーク構造を表す行列のグラフスペクトル(固有値分布)を活用した時系列分析法の構築が期待されている．しかし，従来の方法に基づいてグラフスペクトルを用いるならば，社会ネットワークの構造を表す行列の全成分を特定しなければならない．そのために必要となる膨大なデータの迅速な収集は現実的に困難である．そこで，本研究では，全行列成分の特定を回避した社会ネットワーク時系列分析法を実現するために，社会ネットワークに対する重要なグラフスペクトル成分を解明し，その成分をノードサンプリングに基づいて効率的に推定する方法を構築する．