研究課題
基盤研究(C)
社会ネットワークの異常な振る舞いを識別して迅速に対応するために，ネットワーク構造を表す行列のグラフスペクトル(固有値分布)を活用した時系列分析法の構築が期待されている．しかし，従来の方法に基づいてグラフスペクトルを用いるならば，社会ネットワークの構造を表す行列の全成分を特定しなければならない．そのために必要となる膨大なデータの迅速な収集は現実的に困難である．そこで，本研究では，全行列成分の特定を回避した社会ネットワーク時系列分析法を実現するために，社会ネットワークに対する重要なグラフスペクトル成分を解明し，その成分をノードサンプリングに基づいて効率的に推定する方法を構築する．
