講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-07-10 11:15
グラフにおけるランダム誤りに対する次数中心性のロバスト性解析 ○津川 翔(筑波大)・大崎博之(関西学院大) CQ2014-18 |
抄録 |
(和) |
ソーシャルネットワーク、脳機能ネットワーク、タンパク質ネットワークなどの、大規模で複雑なネットワークを分析するネットワーク分析が活発に行われている。ただし、分析の対象となるネットワークにおけるノード間の関係を、漏れなく、また正確に知ることは困難であるため、分析対象のネットワークにはさまざまな種類の誤りが含まれている。本稿では、ネットワーク分析において広く用いられる次数中心性の、グラフに含まれる誤りに対するロバスト性を解析する。特に、グラフにランダムな誤りが加わった時に次数中心性に基づくノードランキングがどの程度変動するかに着目し、Top$_m$ および Overlap$_m$ と呼ばれるノードランキングのロバスト性を評価する指標の期待値を導出する。さらに、数値例により、ER (Erdos-Renyi) モデルおよび BA (Barabasi-Albert) モデルを用いて生成したグラフにおいて、さまざまな種類の誤り (ノードの欠損、リンクの欠損、およびリンクの混入) が、次数中心性に基づくノードランキングにどのような影響を与えるかを分析する。 |
(英) |
Network analyses, which analyze the topological structure of large-scale complex networks such as social networks, brain function networks, and protein interaction networks, have been actively performed. The networks used for network analyses generally contain several errors since it is not easy to accurately and completely identify relationships among nodes in the networks. In this paper, we analyze the robustness of centrality measure, which is widely used in network analyses. We analyze the stability of node rankings based on degree centrality against several types of errors. We derive Top$_m$ and Overlap$_m$, which evaluate the robustness of node ranking. Moreover, using our analytical model, we investigate the effects of three types of errors (i.e., missing nodes, missing links, and false links) on the node ranking based on degree centrality. |
キーワード |
(和) |
ネットワーク分析 / 中心性指標 / ノードランキング / ロバスト性 / / / / |
(英) |
Network Analysis / Centrality Measure / Node Ranking / Robustness / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 131, CQ2014-18, pp. 19-24, 2014年7月. |
資料番号 |
CQ2014-18 |
発行日 |
2014-07-03 (CQ) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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CQ2014-18 |