2019 Fiscal Year Annual Research Report
Identifying Critical Links for Minimizing Loss of Information over Large Networks
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17K00314
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| Research Institution | Aoyama Gakuin University |
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Principal Investigator |
大原 剛三 青山学院大学, 理工学部, 教授 (30294127)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
斉藤 和巳 神奈川大学, 理学部, 教授 (80379544)
木村 昌弘 龍谷大学, 理工学部, 教授 (10396153)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | クリティカルリンク / 複雑ネットワーク / 社会ネットワーク分析 / 道路ネットワーク / 中心性指標 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，インターネット上の社会ネットワークを流れる情報，実世界における道路網を移動する人・車など，多様な大規模ネットワーク上を移動する様々な対象を情報，その流れを情報フローと位置付け，欠損した場合にその情報フローを大きく阻害するクリティカルリンクを正確，効率的に発見する手法を実現し，多様な実ネットワークへの適用を通してその有用性を明らかにすることを目的とした．
本研究期間を通して，ネットワーク中のリンクが不変である静的ネットワークに対しては，全ノードを対象とした平均可到達ノード数損失が最大となるクリティカルリンクを効率的に同定する手法，避難施設のような特定のノードを対象とした平均可到達ノード数損失が最大となるクリティカルリンクをグラフ理論におけるブリッジ同定技術を用いて効率的に同定する手法を実現し，さらに，災害時の道路寸断のように，確率的にリンク切断が生じ得る不確実ネットワークの下で同様のクリティカルリンクを効率的に同定できる手法を実現した．また，避難可能時間のような特定のノードへの到達時間に制約がある下での平均可到達ノード数損失が最大となるクリティカルリンクの効率的な同定手法も実現した．一方，これらの手法の実現過程において得られた知見から，従来から用いられてきた媒介中心性指標などを効率的かつ精度よく推定する近似計算手法を提案した．
各提案手法を実際の道路ネットワークになどの実ネットワークのデータに適用した評価実験では，いずれの手法においても，ネットワーク分析に従来用いられていた媒介中心性の高いリンクの同定よりも高速に平均可到達ノード数損失が最大となるクリティカルリンクの同定が可能であること，および，媒介中心性により同定できるリンクとは異なり，かつ，その重要性が合理的に解釈可能なクリティカルリンクが同定できることを確認した．
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