| 研究概要 |
本研究の目的は,有向グラフのノード間の様々な関連性を考慮したグラフ構造を解明することである.そのためにはまず次に示す研究課題(1)～(3)を解決する必要がある.
(1)有向グラフにおけるノード間の辺の向きの状況から,入力及び出力の中心となるノード(以下,中継ノードと記す)の導出.
(2)中継ノードの存在を基とした,与えられた有向グラフのノード間のクラスタリング手法の提案.
(3)有向グラフのグラフ構造の複雑性を表す尺度の導出.
平成22年度では,上記'(1)の課題を解決することができた.ノード中継点とは重要な通過点を示すノードと定義しているため,ノード中継点の定義をHub集合DH(アウトリングを基とするノードの集合)とauthority集合DA(インリンクを基とするノードの集合)におけるDH∩DAに属するノードとする.PH algorithmの適用ではauthority集合DAの定義は可能なのであるがHub集合DHの定義が不可能であった.そこでPH algorithmに改良を加えて,PH-A algorithm及びPH-H algorithmを生成し,Hub集合Hの生成を行うことができた.また,その時,どの程度のリンク構造を反映させるかを表すパラメータの範囲が問題だったのであるが,与えられた有向グラフが最も複雑な場合は,全てのノード間同士が互いに関連し合っている状況であると定義することにより,パラメータの範囲を決定することができた.平成22年度では,課題(1)の成果をまとめた論文を公表し,中継ノードについての適用事例について論文で公表した.
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