WEKO3
アイテム
ネットワークの局所構造における成長パターンの発見とその応用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/100305
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/100305a97f0568-dabc-4b9d-b558-245af3f04bf5
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Symposium(1) | |||||||
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公開日 | 2010-09-09 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | ネットワークの局所構造における成長パターンの発見とその応用 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Discovering Evolutionary Patterns of Substructures in Complex Networks and its Applications | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||
著者所属 | ||||||||
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Cyber Solutions Laboratories, NTT Corporation | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Cyber Solutions Laboratories, NTT Corporation | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Cyber Solutions Laboratories, NTT Corporation | ||||||||
著者名 |
甲谷, 優
× 甲谷, 優
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著者名(英) |
Yutaka, Kabutoya
× Yutaka, Kabutoya
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | ネットワークの局所構造における成長パターンに着目したネットワークを分析する手法を提案する.本手法によりこれまでの分析では理解することが困難であったネットワークの生成過程に関する性質が明らかになり,さらにどのノード間に将来エッジが発生するかを予測することができる.エッジの発生の予測は 「リンク予測」 問題と呼ばれ,近年のソーシャルネットワーキングサービス等で友人推薦のコア技術となっており注目されている.本稿ではソーシャルメディアを用いて実験を行い,提案法により明らかになるソーシャルネットワークの性質と,リンク予測アルゴリズムとしての性能について報告する. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | We propose an entirely new approach to understanding complex networks ; called dynamic network motifs (DNMs), it is significantly different from existing network analysis approaches in terms of focusing on the evolution of substructures in a graph. The concept has the potential to uncover previously unknown properties of graphs and allows us to infer whether new edges among nodes the present in a snapshot of the graph are likely to occur. This inference, called “link prediction”, is significant because it yields various useful applications, such as interaction recommenders for social networking services. Experiments on snapshots of social networks based on real log data sets of social media show the following two significant results: First, DNM analysis has the potentials described above. Next, a new link predictor based on DNMs outperforms existing link predictors in terms of prediction accuracy. | |||||||
書誌情報 |
ワークショップ2010 (GN Workshop 2010) 論文集 巻 2010, p. 1-6, 発行日 2010-09-09 |
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出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |