2024-03-28T19:03:35Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000835682023-04-27T10:00:04Z01164:04619:06650:06850
木構造を用いたグラフ分割の構造変化検知Detecting Changes of Graph Partitioning Structures using Stochastic Decision Treesjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00083562/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=83568&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2012 by the Institute of Electronics, Information and Communication EngineersThis SIG report is only available to those in membership of the SIG.東京大学大学院情報理工学系研究科東京大学大学院情報理工学系研究科佐藤, 翔一山西, 健司本稿では,重み付き2部グラフの時系列データからグラフ分割構造を推定し,その変化を検知する手法を提案する.グラフ分割はコミュニティの抽出において重要であり、また、その変化を捉えることは重大なイベントの気づきをあたえるという意味で重要である.具体的には,木構造を用いた階層的なノードのクラスタリングに基づくグラフ分割を考え,木構造の変化を記述長最小原理に基づいて検出する.また,Sun,et.a1.のGraphScopeと呼ばれる従来手法と人工データと実データを用いて比較することにより,本手法の有効性を実験的に検証する.We are concerned with the issue of estimating graph partitioning structures from time series and tracking their changes over time. The issue of graph partitioning is important in that it leads to extracting network communities. Detecting changes of graph partitioning may also be significant since it is related to event detection.We present a new algorithm for detecting graph structure changes. The key ideas are: 1) We employ stochastic decision trees to represent probabilistic models of graph partitioning structures. 2) We then reduce the issue of change detection for graph structures to that of detecting changes of tree structures on the basis of the minimum description length principle. We use artificial and real data sets to empirically demonstrate the validity of our algorithm in comparison with Sun et.al.'s existing algorithm.AA11131797研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)2012-CVIM-1832182012-08-262012-08-16