| 研究課題/領域番号 |
17H07357
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
数理情報学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
宮内 敦史 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員 (80804202)
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| 研究期間 (年度) |
2017-08-25 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 複雑ネットワーク / コミュニティ検出 / モデル化 / アルゴリズム設計 / 数理最適化 |
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| 研究成果の概要 |
コミュニティ検出とは，ネットワーク上のまとまりらしい部分を取り出す操作であり，ネットワーク解析における基本的かつ重要な操作である．本研究では，コミュニティ検出に対して，最適化基盤の確立を行った．具体的には，コミュニティ検出の「モデル化」と「アルゴリズム設計」の両者に対して，それらを行うための枠組みを構築し，既存手法では検出し得なかった高精度なコミュニティ構造を検出できる手法を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ネットワーク上のコミュニティ検出は，ネットワーク科学の分野で最も活発に研究されているトピックの一つである．学術的に重要なだけでなく，実社会での様々な応用が知られている．たとえば，ウェブグラフ上でコミュニティ検出を行うと，類似トピックを扱うウェブページの集合や，スパムリンクファームと呼ばれる不正リンクを多量にもつウェブページの集合を検出することができ，検索エンジンの精度向上に貢献することができる．
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