研究課題
特別研究員奨励費
複雑ネットワークは，現実世界の相互作用を表現するための強力なツールである．機械学習の発展により，ノードの埋め込みなどの技術を用いて，ネットワークからより高度な推論を得ることができるようになった．しかし，より高度なネットワークの構造情報を活用した埋め込み方法はまだ十分に研究されていない．本研究では，様々な種類の複雑ネットワークのノード埋め込み表現を学習する新しい手法を提案し，計算社会科学や計算生物科学分野に応用する．
