@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214311,
 author = {内藤, 綜志 and 伏見, 卓恭},
 issue = {14},
 month = {Dec},
 note = {本論文では，不確実なエッジを持つグラフから Motif を拡張した概念である Motif-Role を抽出するという新たな問題を定式化する．はじめに，サンプリングされたグラフに存在する各ノードの Motif-Role をカウントする．次に，各ノードがどの Role として出現した頻度を基にノード間の類似性を計算する．そして，類似性に応じて全てのノードをクラスタリングする．不確実グラフから Motif-Role の抽出を高精度で行うには，多数回のグラフサンプリングをし，各サンプルグラフに対して，Role 数カウント，類似度計算，クラスタリングが必要になる．そこで，本研究ではサンプリングしたグラフをアンサンブルする手法を新たに提案し，既存のアンサンブル手法と結果の類似性・効率性の観点から比較評価する．各エッジに一様な出現確率を付与した 4 つの実ネットワークを用いた実験から，提案法が最先端な Motif カウントアルゴリズムを使った既存アンサンブル法と比較して，同様の結果を高速に出力できることを示す．},
 title = {効率的アンサンブルに基づく不確実グラフにおけるMotif-Role抽出},
 year = {2021}
}