@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00192530,
 author = {高野, 陸 and 脇田, 建},
 issue = {8},
 month = {Nov},
 note = {複雑ネットワークの構造を理解するための手段として，グラフクラスタリングが挙げられる．グラフクラスタリングはネットワークの構造を要約する手法として有用であるが，必ずしも意味的に正しいクラスタ構造を構成できないという問題があり，しばしば人間の判断を必要とする．このような人間と機械の健全な協力関係の必要性を満たす手法として，しばしば対話的な可視化が用いられる．しかしグラフクラスタリングの対話的な可視化に関する既存研究では，人間と機械が協力して意味的に正しいクラスタ構造を探索するシステムは存在しない．本研究では対話的なネットワーク可視化分析ツールである Social Viewpoint Finder を拡張し，人間と機械が協力的にクラスタ構造を探索的に分析するシステムを提案した．システムの中では機械的なグラフクラスタリングへ人間が介入するために，クラスタ構造をパラメトリックに表現したクラスタ雲を新しく提案し，それを用いた対話的なクラスタ分析の UI を提供した．他にも，人間のクラスタ構造への理解を深めるための包括的なクラスタ分析を支援する機能も提案した．また，本研究で提案した対話機能が探索的なクラスタ分析において有用であるかを，二つの実データセットを用いた分析例によって議論した．},
 title = {複雑ネットワークの可視化におけるクラスタ分析を支援する対話機能},
 year = {2018}
}