Development of a Parameter-Free Node Ranking Method Based on Recursive Definition of Importance

Research Project

Project/Area Number	25K15006
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 60020:Mathematical informatics-related
Research Institution	Tokyo Metropolitan University
Principal Investigator	増山博之東京都立大学, 経営学研究科, 教授 (60378833)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2029-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2028: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords	ネットワーク解析 / ノードランキング / PageRank / 中心性 / ダンピングフリー
Outline of Research at the Start	本研究は、重要性の再帰的定義に基づくパラメータフリーなノードランキング手法を提案する。提案手法は、PageRankのダンピングファクタ等の自由パラメータを排し、ネットワーク構造固有の情報のみでノード重要度を評価する。この評価は、確率論的な解釈による直感的理解と数理的整合性・安定性を確保しつつ、クラス分類に基づく局所情報とクラス間の接続構造を活用することで実現される。提案手法の有効性については、実データによる大規模解析やグラフニューラルネットワーク（GNN）への統合を通じて検証を行い、信頼性と汎用性に優れた実用的指標としてネットワーク解析の応用展開に貢献することを目指す。