| 研究概要 |
グラフ系列で表現可能な実世界の対象は多く存在する.例えば,ある時点での人間関係ネットワークは人が頂点,関係が辺であるグラフで表現できる.さらに,人がコミュニティ(ネットワーク)に参加,脱退することで頂点や辺が増減し,そのグラフの構造は時間とともに変化する.本研究では,変化するグラフ構造をグラフの系列として扱い,グラフ系列から特徴的な変化のパターンをマイニングする手法を研究・開発した.さらに,開発した手法を実装し,人工データと実世界データを用いて,計算効率の特徴を実験的に示し,提案手法の実用性を示した.
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