2007 Fiscal Year Annual Research Report
学習アプローチによる複雑ネットワークの数理モデリング
| Project/Area Number |
18500113
|
|---|
| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
中野 良平 Nagoya Institute of Technology, 工学研究科, 教授 (90324467)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
北越 大輔 名古屋工業大学, 工学研究科, 助授 (50378238)
木村 昌弘 龍谷大学, 理工学部, 准教授 (10396153)
|
|---|
| Keywords | 複雑ネットワーク / ネットの成長 / 情報伝播 / 混合コミュニティモデル / 山火事モデル / ブログロール / リンク予測 |
|---|
| Research Abstract |
<目的>巨大スケールで成長するインターネットの成長過程を数理モデルとして構築し,その挙動を解明するのが本研究の目的である。
<本年度の研究実績>本年度の計画は,複雑ネットワークの成長を精度良く説明できる混合コミュニティモデルの評価と改良が主眼であった。本研究では山火事の進行をリンク伝播の進行として考える。山火事モデルのリンク先選定は,情報伝播におけるIC(Independent Component)モデルと同様と考えて,情報伝播モデルの研究に重点をおいて進めた。具体的には,前年度に引き続き,情報伝播の影響を最大にするよう,複雑ネーットワークの初期ノード集合を選択する影響最大化問題を従来法に比べて約2桁ほど高速に解く研究を深めて技術を確立し,人工知能の著名な国際会議AAAI07で発表するとともに,さらに方法論を詳細化して信学論として投稿し採録された。
一方,情報伝播モデルを土台として,複雑ネットワークの成長モデルを構築するとともに,与えられたネットワークから各リンクの情報伝播の確率を推定する問題にも取り組み,確率モデルに基づく推定法を提案した。大規模なブログトラックバックのネットワークを用いた実験により,提案法は従来のリンク予測法に比べて,予測精度に優れていることがわかった。こうした情報伝播確率の推定により,次に張られるリンクが予測され,ネットワークの成長を予測することができる。
|
Research Products
(3 results)
