線グラフに基づくネットワークからの多重コミュニティ発見

2020 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 18K11436
• 研究機関: 奈良女子大学
• 研究代表者: 吉田 哲也 奈良女子大学, 生活環境科学系, 教授 (80294164)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 情報工学 / 機械学習 / 社会ネットワーク分析 / コミュニティ発見

研究実績の概要

利用可能なデータの量や種類の増加に効率的に対処するため，多様な価値観に応じてネットワーク上の資源を効果的に活用するための技術の確立が求められている．そこで，このような技術の確立を目指して，本研究では，線グラフに基づくネットワークからの多重コミュニティ発見の定式化，定式化に基づく多重コミュニティ発見アルゴリズムの開発，開発するアルゴリズムの計算機システムとしての実装，の実現に取り組む．
上記の目的を実現するために，本年度は，申請者が従来から研究を進めてきたグラフ構造に基づく学習手法を発展させることを通じて，グラフ構造に基づいて多重コミュニティを発見するアルゴリズムの開発と実装に取り組んだ．具体的には，下記の項目を実施した．
（１）　データとして与えられた重み付きグラフに対して，グラフ上の酔歩によって生成される自己ループを削除し，削除した重みの分配に基づいて定義する重み付き線グラフを構築するプログラムを実装した．
（２）　コミュニティ発見における標準的な評価指標の拡張として，前年度に定義した確率的なラベル割り当てに基づいた多重コミュニティ発見指標（多重モジュラリティと呼ぶ）を計算するプログラムを実装した．
（３）　前年度に検討した多重モジュラリティのもとでの多重コミュニティ発見を定式化した最適化問題に対し，最適化問題を解くアルゴリズムを検討するとともに，検討したアルゴリズムを計算機上にプログラムとして実装すること取り組んだ．

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

本年度は，主としてグラフ構造に基づいて多重コミュニティ発見を行う手法をアルゴリズムとして定式化することを目指して研究を進めたため，アルゴリズムの実行や評価に必要なプログラムの実装は進めたものの，検討したアルゴリズムの実装や評価はまだ不十分なため．

今後の研究の推進方策

今年度に実施した，グラフ構造に基づいて多重コミュニティ発見を実現するアルゴリズムの開発とプロトタイプシステムとしての実装をさらに進めるとともに，ベンチマークデータなどに対する他手法との比較を通じて開発するアルゴリズムの評価・検証を行う予定である．

次年度使用額が生じた理由

（理由）本年度は，多重コミュニティ発見を行うアルゴリズムの開発と実装を優先して研究を実施した．このため，実装に必要なアルゴリズム開発用計算機を購入したものの，開発するアルゴリズムの評価・検証に必要なのストレージや計算機の購入は次年度以降に行うことになったから．
（使用計画）本年度に実施した多重コミュニティ発見アルゴリズムの開発と実装をさらに進めるとともに，評価・検証に必要なベンチマークデータなどを保存するためのストレージや計算機を購入し，開発するアルゴリズムの評価を行う予定である．