講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-12-19 13:25
マルコフ確率場モデルに基づくコミュニティー抽出アルゴリズム ○片岡 駿(東北大) NC2015-47 |
抄録 |
(和) |
本研究ではマルコフ確率場モデリングの視点に基づくモジュラリティー最適化によるコミュニティー構造の検出アルゴリズムを提案する.
複雑ネットワークにおけるコミュニティーとは,同じコミュニティー内の頂点は密に繋がっているが,異なるコミュニティー間の結合が疎であるような部分ネットワークのことである.
与えられたネットワークの構造からこのようなコミュニティー構造を抽出する方法としてモジュラリティーの最適化法が知られており,マルコフ確率場の視点ではこのモジュラリティーの最適化はネットワーク構造が与えられたもとでの事後確率を最大にする確率分布を推定するMAP推定とみなすことができる.
本研究ではMAP推定を近似的に行うMax-Productアルゴリズムの手法をモジュラリティー最適化に対して定式化し,モジュラリティー最適化を行う効果的な推論アルゴリズムを提案する.
さらに数値実験によりコミュニティーの検出精度について従来法との比較を行う. |
(英) |
In the field of the complex network, the community is defined as sub-network whose vertices are densely connected while the connections between vertices in different communities are sparse.
One approach to detect the community structures in the given network is the modularity optimization.
In this approach, the communities are detected by inferring the community labels assigned to each vertex that maximize the modularity function.
From the Markov random field view point, the modularity optimization problem can be regarded as the MAP inference problem of the posterior probability given the network structure.
In this paper, we propose the community detection method based on Markov random field modeling of the modularity function by using max-product algorithm.
We checked the performance of the proposed method though the numerical experiments by using computer generated networks and real world networks. |
キーワード |
(和) |
複雑ネットワーク / コミュニティー検出 / モジュラリティー最適化 / Max-Product アルゴリズム / / / / |
(英) |
complex network / community detection / modularity optimization / max-product algorithm / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 384, NC2015-47, pp. 7-12, 2015年12月. |
資料番号 |
NC2015-47 |
発行日 |
2015-12-12 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2015-47 |