| 研究課題/領域番号 |
26330270
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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 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
宮本 定明 筑波大学, システム情報系(名誉教授), 名誉教授 (60143179)
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| 研究分担者 |
遠藤 靖典 筑波大学, システム情報系, 教授 (10267396)
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| 研究協力者 |
Torra Vicenc University of Skovde, Professor
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | ソーシャル・ネットワーク / クラスタリング / 階層的クラスタリング / メドイド法 / 2段階階層的クラスタリング / Ward法 / ファジィクラスタリング / ネットワーククラスタリング / 2段階クラスタリング / メドイドクラスタリング / 非対称関係クラスタリング / ネットワークｃ－回帰問題 / 2段階階層クラスタリング / 非対称類似度 / SNSデータ / SNS / modularity / コアポイントクラスタリング / グラフc-回帰モデル / クラスター逐次抽出 |
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| 研究成果の概要 |
近年、ソーシャルネットワークにどのようなグループが存在しているのかが問題とされ、解析ツールとしてクラスタリングという互いに緊密につながったグループの抽出技法が注目されている。よって、ネットワーククラスタリング技法が開発されてきた。一方、伝統的なクラスタリング技法はソーシャルネットワークには適していないとみなされている。ここではこの考えが正しいかどうかを検証すべく、伝統的方法の延長上にある新規技法でネットワーククラスタリングを行い、既知技法との比較を行った。メドイド法と階層的技法を組み合わせた方法が有効であること、Ward法として知られた方法が直接ネットワークに適用できること等を示した。
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