2020 Fiscal Year Annual Research Report
Understanding and controlling information propagation in multilayer networks
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17H01785
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
村田 剛志 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (90242289)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 多層ネットワーク / 情報伝搬 / ネットワークエンベディング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、複数の関係性で構成される多層ネットワークの構造やそれらの相互作用を分析することによって、多層ネットワークにおける情報伝搬を解明するだけでなく制御する手法を開発することを目標とする。2020年度は情報伝搬および符号付きネットワークに関する研究を行った。どちらも、近年盛んに研究されているグラフニューラルネットワークやネットワークエンベディングと関係づけた内容となっている。
Hajime Miyazawa, Tsuyoshi MURATA. "Graph Convolutional Network with Time-based Mini-batch for Information Diffusion Prediction", The 9th International Conference on Complex Networks and their Applications (Complex Networks 2020), Springer, pp. 8376-8383, 2020.
Tsuyoshi MURATA, Hiroki Arihara. "Embedding of Signed Networks Focusing on Both Structure and Relation", the 11th International Conference on Complex Networks (CompleNet 2020), Complex Networks XI. Springer Proceedings in Complexity, Springer, pp. 60-69, 2020.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
近年盛んに研究されているグラフニューラルネットワークやネットワークエンベディングと関係づけて、ネットワークの情報伝搬の研究を行うことができている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後も、グラフニューラルネットワークやネットワークエンベディングとの関係を明確にしながら、本研究課題を進めていく。
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