| 研究課題/領域番号 |
26330261
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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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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
大原 剛三 青山学院大学, 理工学部, 准教授 (30294127)
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| 研究分担者 |
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
木村 昌弘 龍谷大学, 理工学部, 教授 (10396153)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2014年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 予測シミュレーション / 確率モデル / 機械学習 / 統計数学 / 知識発見 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，大規模データのダイナミクスをモデル化する確率過程として，社会ネットワーク上の情報拡散モデルを主な対象とし，限定された試行回数の下でもその確率過程に対するシミュレーション結果の精度を保証する新たな予測シミュレーションパラダイムを統計的機械学習におけるリサンプリング法に基づいて提案し，その有用性を実験的に示した．また，その枠組みをノード中心性指標の計算に応用し，サンプリングした一定数のノードのみから高い中心性指標値をもつノード群を精度よく同定することに成功した．さらに，情報拡散におけるノード影響度を計算する予測シミュレーションを効率よく実行する並列分散アルゴリズムを提案した．
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