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複雑ネットワークの統計的推測:成長機構と成長履歴の解明

研究課題

研究課題/領域番号 16J03918
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分補助金
応募区分国内
研究分野 統計科学
研究機関大阪大学

研究代表者

PHAM THE THONG  大阪大学, 基礎工学研究科, 特別研究員(DC2)

研究期間 (年度) 2016-04-22 – 2018-03-31
研究課題ステータス 完了 (2016年度)
配分額 *注記
2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
2016年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
キーワード複雑ネットワーク / 成長ネットワーク / 優先的選択 / 適応度 / スケールフリー / ベイズ統計学 / CRAN
研究実績の概要

社会学を始めとする様々な分野における動的なシステムが複雑ネットワークとしてモデリングすることができる.ネットワークがどのように成長したのかを解明できれば,そのシステムの性質を予測やコントロールすることが可能になるので.複雑ネットワークにおける成長メカニズムの推定は重要な課題である.
しかし,この課題に関する既存研究では理論の基盤もソフトウェアの実装も欠けていた.本研究は複雑ネットワークの成長メカニズムの統計的推測に関して,理論,実装,応用のそれぞれの観点で成果を得た.
まず,優先的選択と適応度のメカニズムを同時に推定する統計的手法を提案した.ベイズ統計学の事前分布に対応する正則化項を導入することによって,優先的選択の関数形を仮定しない汎用的な方法を実現できた.
次に,提案方法をRパッケージPAFitに実装し, CRANに公開している.パッケージの主な部分をRcppで書き,OpenMPを用いる並列化メカニズムも用意したので,大規模なネットワークにも対応できる.PAFitはCRAN Task View: Statistics for the Social Sciencesに紹介され,使われ始めている.
最後に,上記の方法論を応用する大規模なデータ分析を行って,優先的選択と適応度に関する普遍性を発見した.具体的に,様々な種類の実ネットワークを分析した結果、優先的選択と適応度のメカニズムがどのネットワークでも存在するが,ネットワークの種類によって二つのメカニズムの割合が異なることが分かった.

現在までの達成度 (段落)

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

今後の研究の推進方策

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

報告書

(1件)
  • 2016 実績報告書
  • 研究成果

    (2件)

すべて 2016

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件、 謝辞記載あり 1件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Joint Estimation of Preferential Attachment and Node Fitness in Growing Complex Networks2016

    • 著者名/発表者名
      Pham, Thong and Sheridan, Paul and Shimodaira, Hidetoshi
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 6 号: 1 ページ: 32558-32558

    • DOI

      10.1038/srep32558

    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり
  • [学会発表] The attribution problem in complex networks: untangling the roles of talent and experience in growing networks via the joint estimation of fitness and preferential attachment2016

    • 著者名/発表者名
      Thong Pham
    • 学会等名
      The 2016 Conference on Complex Systems
    • 発表場所
      アムステルダム(オランダ)
    • 年月日
      2016-09-19
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2016-05-17   更新日: 2024-03-26  

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