2020 Fiscal Year Research-status Report
グラフ間距離を用いた時空間高解像データの解析と情報拡散制御への応用
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18K18125
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| Research Institution | Saitama University |
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Principal Investigator |
島田 裕 埼玉大学, 理工学研究科, 助教 (50734414)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 複雑ネットワーク / テンポラル・ネットワーク / 複雑系 / 非線形時系列解析 / データ解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
会員制の交流サイト上での人間の活動データやE-mailなどの電子文書の送受信データなど，時間的・空間的に高解像度な時系列データが広く利用可能である．これらのデータは時間的性質と空間的性質の双方を有する．このようなデータの有する時間的性質と空間的性質を同時に扱うため，本研究ではテンポラル・ネットワークと呼ばれるデータの表現方法とグラフ間距離を組み合わせたデータ解析法の開発およびその情報拡散制御等への応用を目標としている．昨年度までに，当初計画通り人と人の対面データ(コンタクト・ネットワーク)に対してその予測可能性等を定量的に評価する手法の提案およびその有効性の検証を行った．また，これらの手法を用いて人と人の対面データにどのような性質があるのかを調査した．
2020年度は主に次の内容に関して追加検討を行った：（１）人と人の対面データと情報拡散の数理モデルを組み合わせることで，人と人のコンタクト・ネットワーク上で情報がどのように拡散するのかについて検討した．得られた結果は今後，情報拡散制御の可能性についての検討に活用する予定である．（２）人と人のコンタクトネットワークに限らずに，通信ネットワークや言語ネットワーク，ニューラルネットワークなど時間とともに状態が変化する様々なネットワークについて，主に数理モデルを対象にその構造の時間的変化を調査し，昨年度までに提案した手法の適用可能範囲に関する検討を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究実績の概要で述べた(1)および(2)に関する研究を進める過程で，一部の項目に追加の調査・検討が必要であることが明らかとなったため，論文の投稿に至っていない．それ以外の計画はおおむね順調に進展している．
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| Strategy for Future Research Activity |
提案手法を用いた情報拡散制御およびその適用可能範囲の検討過程で必要となった追加の調査・検討を行い，論文を投稿する予定である．
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| Causes of Carryover |
より精緻に目的を達成するため追加の調査・検討が必要であり，その追加調査に要する費用(計算機消耗品の購入等)および学会参加・論文投稿に要する諸費用に充てる計画である．
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