2024-03-29T04:43:32Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000589142023-04-27T10:00:04Z01164:05352:05358:05359
極大クリーク全列挙アルゴリズムを用いた企業コミュニティ理解An analysis of enterprise communities by cliques.jpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00058914/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=58914&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of JapanNTTデータNTTデータ電気通信大米森, 力松永, 務富田, 悦次これまで企業評価にあたり 対象企業の取引に関する評価が主に当該取引先の範囲で行われているのに対し 当該企業の属すコミュニティから捉えた評価が望まれている状況にある. 本論文では 企業コミュニティ理解が 企業間の取引情報において企業をノード 取引関係をエッジとした大規模グラフからのクリーク抽出により実現されることを示す. 全列挙された極大クリークに基づき 企業コミュニティを捉え クリークに含まれるノード数から企業の取引構造の特徴を定量化できる指標を新たに考案した. 東証一部上場企業 2 903 社を対象にした実験から有用性を示す. 互いに取引し合う密型と特定企業を中心に取引を行われる星型との取引構造があり 考案指標がその取引構造を表現し 企業評価に有効に機能することを明らかにした.Although assessment of enterprise with regard to trading has been examined, it is the situation that the assessment of trading partner enterprises as communities is needed. In this paper, it is shown that the enterprise communities can be treated as cliques, which are extracted from a large-scale graph where nodes and edges correspond to enterprises and trades, respectively. We devised a novel measure which quantizes a feature of trade structure using the cliques. Experimental results for 2,903 enterprises show the enterprise community type has star structure and dence structure based on the measure. Thus the measure is effective for analysing the trading structures.AA12055912情報処理学会研究報告バイオ情報学(BIO)2007128(2007-BIO-011)33362007-12-202009-06-30