| 研究実績の概要 |
時空間高解像度データをネットワークにより表現し，そのネットワーク構造の時間発展を解析することで，元のデータに潜む時空間構造を明らかにするための解析手法を開発することが本研究の目的である．ここで，ネットワーク構造の時間発展は（a）頂点数が単調増加するネットワーク，（b）頂点数が増加・減少するネットワーク， (c) 頂点間の結合関係のみが変化するネットワークの3つに大別することができる．例えば，科学技術論文の引用ネットワークは(a)に，インターネットやWWWは(b)に，ヒトの移動パターンやコミュニケーションを記録したヒトの流れデータは(c)に分類される．
本研究では特に，時間の経過とともに生じるネットワーク中の頂点の増加・減少, および頂点間の結合関係が変化するテンポラル・ネットワークを対象とする(前述の(b),(c)に対応)．
本年度では，前年度に引き続き，ネットワーク間の距離についての研究を行い，ネットワーク構造間の差異を定量的に評価する手法を提案した．
これは，ネットワーク中の結合が密な頂点集団（クラスタ）に着目し，二つのネットワーク間のクラスター構造の差異を距離とする手法である．提案手法により，従来のグラフ編集距離やハミング距離などでは捉えることの難しい構造的な違いを捉えることが可能となった．
さらに，提案距離を用いて各時刻でのネットワーク構造の変化量を測ることでネットワーク構造の時間変化を捉える手法を提案した．一般に公開されている人と人の相互作用データを用いることで，その有効性を示した．
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