| 研究課題/領域番号 |
18K18125
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 埼玉大学 |
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研究代表者 |
島田 裕 埼玉大学, 理工学研究科, 助教 (50734414)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 複雑ネットワーク / 非線形時系列解析 / テンポラルネットワーク / ネットワーク間距離 / グラフ間距離 / 人間行動データ / テンポラル・ネットワーク / 複雑系 / データ解析 / 時系列解析 |
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| 研究成果の概要 |
テンポラルネットワークは時間的性質と空間的性質の双方を有するデータを頂点と辺の集合からなるグラフで表現したものである．このテンポラルネットワークの解析に，近年研究が進められているネットワーク間の距離(グラフ間距離)を取り入れた新たな解析手法を提案し，その基本的特性や有効性を明らかにした．また，数値実験によってテンポラルネットワーク上での情報拡散に関する調査を行い，情報拡散の予測・制御という観点からネットワーク間距離の適用可能性を検討した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究ではグラフ間距離のテンポラルネットワーク解析に対する適用可能性の調査，有効性の検証に取り組んだ．テンポラルネットワークは大規模化・多様化するデータを効率的に解析するための重要なツールの一つであり，本研究はその発展に寄与するという学術的意義を有する．
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