| 研究課題/領域番号 |
21K12152
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| 研究機関 | 龍谷大学 |
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研究代表者 |
木村 昌弘 龍谷大学, 先端理工学部, 教授 (10396153)
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| 研究分担者 |
熊野 雅仁 龍谷大学, 先端理工学部, 実験講師 (50319498)
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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 | ソーシャルネットワーク分析 / ソーシャルメディアマイニング |
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| 研究実績の概要 |
１．高次ネットワーク構造の時間的推移の分析において、Cencettiらは、単体閉包のようなリンク予測タスクと異なり、高次リンク発生前後でその周りの高次ネットワーク構造がどのように遷移するかを調べた。我々は、Cencettiらの先行研究を拡張し、テンポラル単体的複体における新単体の発生前後での構造遷移について、そのトポロジー構造の変化に注目するために新単体の境界単体に基づいた分析法を与えるとともに、時間的な不均一性にも注目するために構造のアクティブ性に基づいた分析法を提案した。そして、ソーシャルメディアのレシピストリームから得られる食材の高次ネットワークデータに提案法を適用することにより、食材の組合せの観点から日本の家庭料理レシピの動的性質を分析し、カテゴリに特有ないくつかの興味深い特性を明らかにした。
２．道路ネットワークの重要交差点を検出する問題について、交差点間距離に基づいて表現する幾何学的道路ネットワーク表現法と土木工学分野で提案されているトポロジカル道路ネットワーク表現法を、交差点のBetweenness値およびHSS値の観点から実データに基づいて比較分析した。Wi-Fiデータにおける京都市内でのヒューマンモビリティについて、エントロピーとHawkes過程に基づき行動予測可能性と移動時間間隔に関する特徴を分析した。文書ストリームでのトピック単語のテンポラル高次ネットワークにおいて、高次相互作用イベント時系列のバースト性について分析した。また、複雑ネットワーク分析においてノードの有効な特徴ベクトル表現を構築することが重要となるが、Yangらが与えたユーザ層に通常のグラフ構造が存在するようLBSNデータを対象とした異種ハイパーグラフ埋め込み法を、ユーザ層に通常のグラフ構造が存在しないソーシャルメディアの異種ハイパーグラフデータに対して拡張し、その有効性を検証した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
COVID-19問題の影響もあって2021年度に本研究の進捗が遅延したので、2022年度は、研究計画を作成した当初に、2021年度の目標としていた達成度を少し上回るくらいまでしか進捗できなかったため。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度までの研究成果を土台として、ソーシャルメディアでのユーザ行動を反映した成長高次ネットワークに対し、実データ分析および数理モデル構築をさらに進めていく。構築する数理モデルのパラメータ学習法を確立し、その有効性を実データで評価する。また、構築した数理モデルの挙動解析および、それに基づいた各種応用を考案し、実データで評価する。そして、得られた研究成果を論文にまとめ、国内学会、国際会議および論文誌において発表する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額が生じた理由： COVID-19問題の影響とともに2021年度に本研究の進捗が遅延したこともあり、研究成果の国内研究会や国際会議での発表を先送りするように変更したので、当初2021年度と2022年度に予定していた、出張旅費、会議参加費および論文掲載料に対する費用について、次年度に繰り越したため。
使用計画： 研究成果を国内の研究会や国際会議において発表するための出張旅費、会議参加費および論文掲載料として使用する。また、研究をより効率的に進めるために、実験補助のアルバイト雇用費用として使用する。
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