2008 Fiscal Year Annual Research Report
複雑ネットワーク上での連続時間情報拡散過程の数理モデリング
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20500147
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| Research Institution | Ryukoku University |
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Principal Investigator |
木村 昌弘 Ryukoku University, 理工学部, 准教授 (10396153)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中野 良平 中部大学, 工学部, 教授 (90324467)
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
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| Keywords | 社会ネットワーク分析 / 情報拡散モデル / 汚染拡散最小化 / 学習アルゴリズム / 情報拡散可視化 / トピック抽出 / データマイニング / 複雑ネットワーク科学 |
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| Research Abstract |
1.実ブログデータをブログ記事に記述されているURL情報に着目して分析し、プログロールネットワークやコメントネットワークを通じてのクチコミ的な情報拡散の経路を推定した。得られたこれらネットワーク上での情報拡散の実データは、本研究計画で構築する情報拡散過程モデルの評価用データ等として今後利用していく。
2.ネットワーク上の連続時間情報拡散過程モデルの構築法およびその有用な応用法の確立のために、今年度は代表的な離散時間モデルに焦点を絞って研究を展開した。まず、ICモデルに対して、そのパラメータである伝搬確率をネットワーク上での情報拡散の観測データから推定するEMアルゴリズムに基づいた効率の良い手法を提案し、大規模な実ネットワークを用いた実験によりその有効性を実証した。次に、離散時間情報拡散過程モデルの応用として、ネットワークにおいて指定された数のリンク群を封鎖することにより好ましくない情報の広がりを最小化するという、影響最大化問題と反対の問題である汚染最小化問題を、ICおよびLTモデルに対して考察した。我々は、汚染最小化問題の近似解を自然な貪欲戦略に基づいて効率よく求める新たな手法を提案し、大規模な実ネットワークを用いた実験により提案法が既存法よりも高性能であることを実証した。次に、複雑ネットワークを情報拡散過程という動的な角度から理解する可視化法を提案した。提案法は、ノード埋め込みをICモデルまたはLTモデルを用いてクロスエントロピー最小化問題として扱うことで、情報拡散過程に基づいたネットワーク可視化結果を生成する。大規模な実ネットワークを用いた実験により既存法よりも直観と合致する可視化結果が生成可能であることを実証した。さらに、文書ストリームの主要潜在トピック抽出法など、情報拡散モデルの実問題への応用を提案し、実データを用いて有効性を実証した。
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