| 研究課題/領域番号 |
21K03387
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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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| 審査区分 |
小区分13010:数理物理および物性基礎関連
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| 研究機関 | 静岡大学 |
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研究代表者 |
守田 智 静岡大学, 工学部, 教授 (20296750)
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| 研究分担者 |
岡部 拓也 静岡大学, 工学部, 准教授 (10324336)
伊東 啓 長崎大学, 熱帯医学研究所, 准教授 (80780692)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | ネットワーク科学 / 社会ネットワーク / 複雑ネットワーク / 次数相関 / 隣接行列 / クラスター |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，巨大なネットワークの隣接行列が現実的に扱い難い大きさになる問題を，隣接行列を縮約して表現する方法で解決を目指すものである．ここでは，巨大なネットワークとして接触と移動からなる社会ネットワークをターゲットとして取り上げた．特に，社会ネットワーク上を伝播する感染症に注目し，数理疫学の分野で用いられる基本再生産数およびタイプ別再生産数を指標にネットワークの縮約を試み，その結果はそれぞれ論文となった．地域間移動も考慮して実データを用いた解析を論文とした．また最終年度の論文で次数相関を固有値分解で簡略に表現する方法を考案し，様々な社会ネットワークデータに適用した．
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| 自由記述の分野 |
非線形物理学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の隣接行列の縮約的表現法は，巨大な隣接行列を現実的に扱うための一つの有効な手段を提供する．この方法論は，感染症の拡散モデルだけでなく，情報伝達ネットワークにも適用可能で，その応用範囲は非常に広い．特に固有値分解の手法が2部グラフでは特異値分解として適用される点が特徴的で，これにより二部グラフ構造を持つデータセットの解析に使える．また，本研究の成果は，現在注目されている推薦システムにも応用可能と期待でき，ユーザの嗜好に基づいたコンテンツ推薦やマーケットバスケット解析等、多岐にわたる分野での利用が期待できる。以上のように，本研究はネットワーク科学の発展に寄与し，社会的意義も非常に大きい．
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