| 研究課題/領域番号 |
18K11436
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
|
|---|
| 研究機関 | 奈良女子大学 |
|---|
研究代表者 |
吉田 哲也 奈良女子大学, 工学系, 教授 (80294164)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
|
|---|
| キーワード | 情報工学 / 機械学習 / 社会ネットワーク分析 / コミュニティ発見 |
|---|
| 研究成果の概要 |
データの量や種類の増加に伴い，多様な価値観に応じてネットワーク上の資源を効果的に活用するための技術の確立が求められている．そこで，本研究課題では，線グラフに基づくネットワークからの多重コミュニティ発見に取り組んだ．具体的には，まずネットワークの接続関係を線グラフとして表現し，さらに領域知識としての関係の強さもネットワーク上の酔歩に基づいて線グラフ上の辺の重みとして統一的に表現することにより，線グラフに基づく多重コミュニティ発見法を定式化した．次に，定式化に基づく最適化学習アルゴリズムを開発し，開発したアルゴリズムを計算機システムとして実装するとともに，開発した手法を実データに適用して評価した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来のアプローチではノードをそれぞれコミュニティに割り当てるノード分割を行うため，各ノードはひとつのコミュニティにしか所属できないという課題があった．しかし，実世界のネットワークにおいては，ノードに対応するユーザは関心や興味に応じて複数のコミュニティに所属することも多い．そこで，本研究ではノードやメッセージなどの内容ではなくネットワークの構造に基づいてリンクをコミュニティに割り当て，リンクの端点となるノードは接続するリンクが割り当てられたコミュニティにそれぞれ所属するとみなすことにより，ネットワークのリンク分割に基づく多重コミュニティ発見の実現に取り組んだ．
|
