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[ネットワーク上の振動モデルを利用した拡張ノード中心性の提案]これまで，ネットワーク上のアクティビティ伝播を記述する振動モデルを検討し， 多様なネットワーク状況を反映する一般化されたノード中心性指標を提案してきた． 本提案する振動モデルにより，全く異なる定義のノード中心性を同じ枠組みで解釈でき，SNSの情報伝播やダイナミクス解明へつなげることができた．
[社会ネットワーク構造推定高速化手法の提案]本課題では，推定される固有ベクトルの符号決定を効率的に決定する手法を提案した．シミュレーションの結果，符号決定の処理を多項式時間で実行でき，圧縮センシングを利用することで更なる計算量の削減が可能であることを示した．
[SNS上で発生するネット炎上の発生過程の考察]本課題では，ネットワーク上の振動モデルを利用し，縮退した振動モードから生じるネット炎上について，各振動モードの初期位相の与え方に関するネット炎上の発生過程を考察し，ネット炎上の発生メカニズムを工学的に理解可能なモデル化を行った．
[社会ネットワーク上の情報伝播特性の分析]ランダム行列の普遍的な性質を用いて大規模な社会ネットワークの情報伝播特性を分析した．まずリンクの重みを乱数で与えた正規化ラプラシアン行列のスペクトル密度分布を評価し，スペクトル密度分布がWigner の半円則を満たすための条件を調査した．更に，この条件下のもと，社会ネットワークにおける情報伝播の特性の分析を行った．
[既存中心性（固有ベクトル中心性）の再考察]
本課題では，固有ベクトル中心性に着目し，この指標が直観的に受け容れられる自然な結果とはならない場合があることを示した．理論的考察により，無向グラフの固有ベクトル中心性は「別のある有向グラフ」に対するPageRank を計算していることを示した．
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