Network Dynamical System Theory and its Application to Big Data analysis
| Project/Area Number |
17K00348
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Soft computing
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
池口 徹 東京理科大学, 工学部情報工学科, 教授 (30222863)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
島田 裕 埼玉大学, 理工学研究科, 助教 (50734414)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2017: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | ネットワーク / ダイナミクス / 時系列解析 / ネットワーク理論 / 複雑ネットワーク / 非線形力学 / ネットワークダイナミクス / カオス / ビッグデータ / 予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は，現実世界に遍在する種々の複雑現象を，時間発展するネットワーク (temporal network) の立場から捉えるための新理論，すなわち，複雑ネットワーク理論と非線形力学系理論を融合した新しい理論，ネットワーク・ダイナミカル・システム理論を新規に構築することにある. 具体的には，研究代表者らが提案したネットワークのコミュニティ構造に着目したネットワーク間の新しい距離を用いることにより，これを実現する．本研究で創生しようとするネットワーク・ダイナミカル・システム理論を用いることで，従来までは解決が困難であったネットワーク時間発展に関する理論基盤が構築されるだけでなく，近年，ビッグデータとしても注目を集めている超高解像度の大規模時空間ネットワークデータを有効活用する新しい枠組みが誕生する.
今年度は，昨年度まで検討を続けた複雑ネットワーク間の距離に関する再検討をより詳細に進め，その精度向上に注力した.これにより，より強固な基盤の実現を可能とした．また，実データの一例として，言語ネットワークを対象とした．特に，従来まで注目がほとんどされていなかったアジア系の言語を導入することで，種々の知見を得ることができた. また，実データの他の例として，音楽データにも着目し，その構造的特徴をネットワークの立場から解析している．さらに，複雑ネットワーク上で，情報伝播に関する検討を実ネットワーク (Twitter network) で行った．その際従来提案されていたネットワークモモデルが不十分であることをも明らかにした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
理論構築の段階をさらに進展させて，これらを実ネットワークへと応用しているため．ただし，今後はよりダイナミカルな発展をする実ネットワークへと応用を広げるようにしたい．
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| Strategy for Future Research Activity |
現状のネットワークダイナミカルシステム理論に関する基盤構築をさらに強固なものとする必要があるとともに，今後は，実データへの応用，特に，時間発展が明示的であるデータを対象として検討を行う必要がある．実際のネットワークデータは，現在のコンピュータシステムの発達に伴って様々なものを取得できるようになっているものの，研究課題提案当初は，それまでに公開，公表されている時間発展を伴うデータを対象とすることを想定していた．しかしながら，上記の理由により解析対象をさらに広げることが重要であるとも考えられるため，現在その方向とすることを考えている. これにより，より様々なダイナミクスを有するネットワークデータを対象とすることも可能となり提案する理論の皿なる発展が期待される．
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Report
(2 results)
Research Products
(65 results)
