| 研究課題/領域番号 |
19K11927
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
作元 雄輔 関西学院大学, 工学部, 准教授 (30598785)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | グラフ理論 / ランデブー問題 / 探索技術 / ソーシャルネットワーク / ランダムウォーク / ソーシャルメディア / ネットワーク探索 / スペクトラルグラフ理論 / ランダム行列理論 / ネットワーク科学 / 探索アルゴリズム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ソーシャルメディアでの情報拡散は，新商品の宣伝だけでなく，特定人物(災害時の救援者など)の探索にも活用されている．しかし，情報拡散による人物探索は人海戦術的なマンパワーを要するだけでなく，システムに大きな負荷をかけるため，情報拡散を使わない効率的な人物探索法が必要である．本研究では，そのような人物探索法を構築するために，情報拡散よりも低負荷である情報エージェントによるランダムウォーク探索を活用する．しかし，既存のランダムウォーク探索はソーシャルネットワークが持つスケールフリー性との相性が良くないため，複数の情報エージェントを組み合わせることで，低負荷でかつ高速な人物探索法を開発する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，ソーシャルネットワークにおける特定の人物を効率的に発見する探索法の構築を行った．効率的な探索法を実現するために，フラッディングではなくランダムウォークを活用する方法を検討した．まずは，人物探索問題を探索者と探索目標者のランデブー問題として定式化し，その問題をランダムウォークを用いて解いた場合の性質を理論的に解析した．次に，解析的に明らかにした性質を用いて，短い探索時間で探索者と探索目標者が出会うためのエージェントの設計を行った．さらに，構築した人物探索法の有効性を，人工ネットワークおよび現実のネットワークを用いたシミュレーション実験を通じて明らかにした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，必要な人とそれを求める人とがソーシャルネットワーク上で効率的に出会うことを目的とした探索技術を構築した．その探索技術は，例えば，災害などの非常事態が発生した際に，救助を求める人と救助が可能な人を結びつけることに役立てられる．また，その探索技術を設計する際に構築した解析方法および設計法は，他のネットワーク技術の構築に役立てることができる．
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