任意のネットワークを用いた協調達成条件の分析

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2017-06-15
• タイトル: 任意のネットワークを用いた協調達成条件の分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Analysis of Condition for the Cooperation Achievement on Arbitrary Networks
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：ネットワーク科学] 複雑ネットワーク，ネットワーク生成モデル，ネットワーク指標，囚人のジレンマ
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 東京大学／日本学術振興会
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, The University of Tokyo / Japan society for the promotion of science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
• 著者名: 臼井, 翔平; 鳥海, 不二夫
• 著者名(英): Shohei, Usui; Fujio, Toriumi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，我々はネットワーク構造上での協調の進化について分析する．ネットワーク構造と協調行動の関係については多くの既存研究が存在するが，ほとんどの研究ではランダムネットワークやスケールフリーネットワークといった単純なネットワークが用いられている．我々は，Greedy Growth Modelを用いて，様々なネットワーク構造を含むネットワークデータセットを構築し，決定木分析を行う．決定木を構築するための説明変数として，5つのネットワーク構造特徴を用いる．しかし，この5つのネットワーク構造特徴は数多ある特徴量の中から恣意的に選んだものであり，これらが協調行動に影響を及ぼしているかどうかは定かではない．そこでまず，この5つのネットワーク構造特徴を用いて，協調の達成率を推定する．この推定が可能であれば，5つの構造特徴によって協調の達成率が決定されることを意味し，5特徴から影響を受けているといえる．実験結果として，推定結果と実測値は高い相関係数（0.8）で相関しており，十分に推定可能であることが分かった．次に，決定木を構築して，協調の達成率の分析を行った．その結果我々は，ハブノードが存在し，次数相関がなく，平均経路長が小さいネットワークにおいて協調が達成しやすいことを突き止めた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we analyze relations between evolution of cooperation on networks and network structures. There are many existing works about these relations. However, most researchers have used simple networks, such as scale-free networks and random networks. We performed decision tree analysis on various networks generated by the Greedy Growth Model. The decision tree is constructed from cooperation degree as objective variable and the five network features as explanatory variables. Here, these five network features are selected from a lot of network features heuristically, and there are not enough guarantees to explain evolution of cooperation by them. We estimate their cooperation degree by SVR. As a result, estimation is successful because estimation values are correlated with measurement values strongly in the correlation coefficient of 0.8. Therefore, it is said that cooperation degree can be explained by the five network features. The decision tree is constructed with cooperation degree and the five network features, and then analyzed. We found that the conditions for achieving cooperation are having few hub nodes, being not very disassortative, and having a short average shortest-path length.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 58, 号 6, p. 1268-1276, 発行日 2017-06-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764