2024-03-19T18:25:47Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001776922023-04-27T10:00:04Z01164:04402:09103:09104
ネットワーク表現学習によるネットワークの成長の可視化Visualization of evolution of network based on network representation learningjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00177604/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=177692&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan東京大学東京大学東京大学東京大学浅谷, 公威大知, 正直森, 純一郎坂田, 一郎集団の挙動の理解や今後の予測には集団の発展を時系列に理解することが有用である.学術分野の引用関係などのネットワークデータから,集団が進化の過程を抽出し描画する手法の開発が進んでいる.既存手法では,各論文を集約したクラスタ間の離散的な時間における推移や関係性を描画しているため,個々の論文に関する情報を得ることはできない.本論文では,連続的な空間内に各論文を一つの点としてプロットし分野が徐々に広がっていく過程を 2 次元空間に描画し,領域の成長 ・ 分岐 ・ 融合の様子を表現しながら個々の論文の位置を明確にする手法を開発した.本手法では,まず,ネットワーク表現学習で得られた潜在空間での論文領域の成長方向を検出しその方向からのずれをカテゴリとして定量化し,次に,その上で近隣領域への連続的な進化のみを抽出する.これらのプロセスにより,複雑なネットワーク構造から領域の進化にそった関係性のみを抽出することを可能とした.本手法を用いて太陽電池や Graphene などの活発に研究されている領域のデータの可視化を行い,そのアウトプットが学術分野の理解に有効であることを検証した.Understanding the evolution of the group is useful for understanding group behavior and predicting future behavior. From the network data such as citation relations in the academic field, a lot of methods to extract and draw evolutionary processes of group are proposed. Using these existing methods, we cannot retrieve information of individual papers because nodes are placed in discrete time and discrete clusters. In this thesis, we proposed the visualization method that each node is plotted as a single point in a continuous space for observing the process of gradually expanding the field is drawn in a two-dimensional space. In this method, firstly, the growth direction of the article area in the latent space obtained by the network expression learning. Next, the deviation from that direction is quantified as a category. Then, we draw the continuous evolution to the neighboring region Only. Through these processes, it was possible to extract only the relationships along the evolution of the region from the complex network structure. By using this method, we visualized data of actively studied areas such as solar cells and Graphene and verified that the output is effective for understanding academic field.AA11135936研究報告知能システム(ICS)2017-ICS-1866162017-02-242188-885x2017-02-20