特徴量の高精度な推定を可能にする大規模グラフのサンプリング手法

2014 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 26540161
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 首藤 一幸 東京工業大学, 情報理工学(系)研究科, 准教授 (90308271)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 秋岡 明香 明治大学, 総合数理学部, 准教授 (90333533)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2016-03-31
• Keywords: グラフサンプリング / 大規模グラフ

Outline of Annual Research Achievements

大規模グラフの特徴量を高い精度で推定できる新しいグラフサンプリング手法を研究している。ウェブやソーシャルグラフといった大規模グラフの性質・特徴量を算出するためには、一部の頂点・辺を抽出する処理、つまりサンプリングが欠かせない。従来のサンプリング手法は、対象とするグラフについて何の仮定も置かない。しかし、グラフの性質について事前知識がある場合、または何らかの予測が立つ場合、それを踏まえたサンプリングを行うことで、全体の性質により近い性質を持つ頂点・辺を抽出できる可能性がある。そこで本研究では、グラフの性質を踏まえたサンプリング手法、特に、複雑ネットワークを対象として、グラフ生成モデルに基づくサンプリング手法を開発する。
2014年度は、手法の開発に取り組んだ。2013年度までに開発したBAモデルに基づく仮の手法を基にして、どういった点を修正、改善すべきかを検討した。例えば、ある処理に用いる確率分布がBAモデルのものとはずれていることを発見した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

手法の検討がおよそ済んでいる。

Strategy for Future Research Activity

手法を実装し、種々のグラフを対象として実験を行う予定である。

Causes of Carryover

充足率（89%）を踏まえて執行計画を調整した結果、実験用計算機の購入を見送ることとしたため。

Expenditure Plan for Carryover Budget

調査（学会等参加）または成果発表を目的とした執行をする予定である。