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本年度のトピック指向コミュニティ抽出に関する研究実績として，マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2016（DICOMO2016）で発表した「ネットワーク上でのコンテンツ分布のための距離減衰関数の検討」が挙げられる．この発表では，距離減衰関数による重みづけ合成ベクトルの構築において，昨年度までの研究成果である指数関数的減衰やべき乗関数的減衰をより一般化させた逆シグモイド関数による重みを提案し，より精緻に意味的凝集性のあるノード群抽出を実現できた．さらに，DICOMO2016の内容をブラッシュアップし，国際会議SocInfo2017で発表した「Content Centrality Measure for Networks: Introducing Distance-Based Decay Weights」では，複数のネットワーク構造に対して距離減衰関数による重みづけが有効であることを実験により示した．これらの研究成果に関して，可視化結果へのアノテーションという応用を見据えてまとめあげ，情報処理学会論文誌ネットワーク科学特集号に「ネットワーク上での特徴量分布を考慮したアノテーション付与法」というタイトルの論文誌を投稿し，掲載が決定している．
本年度のトピック指向キーパーソンの抽出に関する研究実績として， ネットワークが創発する知能研究会で発表した「メトリック空間オブジェクトに対する混合中心性，凝集中心性の提案」が挙げられる．この発表では，ネットワーク分析手法として有名な近接中心性と媒介中心性を非ネットワークデータに適用するために一般化し，凝集中心性と混合中心性という新たな指標を提案した．
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