WEKO3
アイテム
クラスター性によるコミュニティ抽出と情報拡散速度
https://doi.org/10.15029/00000531
https://doi.org/10.15029/0000053119030f2a-0ec3-4a54-babf-a217742fe0ed
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
KJ00009950579 (2.1 MB)
|
TUIS
|
| Item type | 紀要論文(ELS) / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2015-09-30 | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| タイトル | クラスター性によるコミュニティ抽出と情報拡散速度 | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| タイトル | Community Detection by Clustering Property and Diffusion Speed of Information | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 主題 | コミュニティ抽出, 二重スターグラフ, クラスター性, 情報拡散速度, 現実, ネットワーク community detection, overlapping star-graph, cluster property, information diffusion speed, real network |
|||||||||||||||||
| 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 | departmental bulletin paper | |||||||||||||||||
| ID登録 | ||||||||||||||||||
| ID登録 | 10.15029/00000531 | |||||||||||||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||||||||||||
| ページ属性 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
| 内容記述 | P(論文) | |||||||||||||||||
| 著者名(日) |
熱田, 圭佑
× 熱田, 圭佑
× 森口, 一郎
× Atsuta, Keisuke
× Moriguchi, Ichirou
|
|||||||||||||||||
| 著者所属(日) | ||||||||||||||||||
| ja | ||||||||||||||||||
| 東京情報大学総合情報学部情報システム学科(2015年3月卒業) | ||||||||||||||||||
| 著者所属(日) | ||||||||||||||||||
| ja | ||||||||||||||||||
| 東京情報大学総合情報学部情報システム学科 | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Tokyo University of Information Sciences, Faculty of Informatics, Department of Information Systems, Undergraduate Student | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Tokyo University of Information Sciences, Faculty of Informatics, Department of Information Systems | ||||||||||||||||||
| 抄録(日) | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
| 内容記述 | ネットワークのリンクが密な部分構造を抽出する手法として、クラスター性によるコミュニティ抽出法が提案されているが二重スターグラフ問題が未解決として残されている。本研究ではこの問題を、二重スターグラフの頂点ノードをコミュニティ抽出時に抽出しコミュニティ分割を行うことで解決した。さらに、コミュニティ構造が与える影響について情報拡散に着目し調べた。この結果、抽出されたコミュニティトポロジ情報を使いネットワーク全体に情報が拡散されるターン数を調べた結果、コミュニティサイズや所属コミュニティで拡散性が変化することと、ランダムな拡散よりコミュニティを使用した拡散手法が現実的に有効であることを明らかにした。 | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 抄録(英) | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
| 内容記述 | To detect partial structures with high density portion of links from arbitrary networks, Matsushima proposed.method using clustering property. However, the "overlapping star-graph" problem, has been remained unsolved in this technique. In this paper we resolved it by detecting overlapping star-graph nodes firstly before dividing networks to communities. Furthermore, we investigated the effect of community structures on information diffusion. By the topology information of the detected communities, the number of simulation turns that are sufficient for information to spread over the entire networks indicated that information diffusion speeds strongly depend on the size and the properties of these communities, and that the diffusion strategy by exploiting community structures is more effective and practically executable than the random diffusion strategy. | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 雑誌書誌ID | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | AA11155514 | |||||||||||||||||
| 書誌情報 |
ja : 東京情報大学研究論集 巻 19, 号 1, p. 1-12, 発行日 2015-09-30 |
|||||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||||||
| 出版者 | 東京情報大学 | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
