| 研究課題/領域番号 |
26540161
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
|
|---|
| 研究機関 | 東京工業大学 |
|---|
研究代表者 |
首藤 一幸 東京工業大学, 情報理工学(系)研究科, 准教授 (90308271)
|
|---|
| 研究分担者 |
秋岡 明香 明治大学, 総合数理学部, 准教授 (90333533)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2016-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | グラフサンプリング / 大規模グラフ |
|---|
| 研究成果の概要 |
オンラインソーシャルネットワークといった、規模や入手性を理由として全体の解析が現実的でないグラフに対して、全体の特徴量を推定するために、グラフサンプリングが行われる。我々は2通りのアプローチで、推定精度の向上を達成した。第一のアプローチは、対象のグラフが複雑ネットワークであることを仮定してその仮定を活用することである。第二のアプローチは、通常のランダムウォークをnon-backtrackingランダムウォークに置き換えることである。後者の手法は、既存手法と比較して、同一のサンプル頂点数を収集するために必要なステップ数を減らし、なおかつ、同一のサンプル頂点数で比較してもより高い精度を達成した。
|
