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講演抄録/キーワード
講演名 2017-08-10 16:30
Scaled Laplacian 行列に基づいた固有ベクトル中心性の考察
高野知佐広島市大)・会田雅樹首都大東京
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抄録 (和) ソーシャルメディアネットワーク上のダイナミクスを分析する際に,各ノードのアクティビティの強さを定量的に評価することは重要であり,そのための尺度としてノード中心性が知られている.ノード中心性は,ノードのどのような性質に注目するかに依存して様々な種類がある.例えば次数中心性,媒介中心性,PageRank,固有ベクトル中心性などが挙げられる.これまで我々はスペクトルグラフ理論を用いて,次数中心性と媒介中心性を共通のフレームワークで説明可能なノード中心性の拡張概念を議論してきた.本論文では,固有ベクトル中心性に着目し,この指標が直観的に受け容れられる自然な結果とはならない場合があることを示す.また,この事実をスペクトルグラフ理論の枠組みで考察し,無向グラフの固有ベクトル中心性は「別のある有向グラフ」に対するPageRank を計算していることを示す. 
(英) When we analyze the dynamics on the social media network, it is important to evaluate the strength of the activity of each node quantitatively, and a node centrality is known as an index which expresses such strength. Various node centralities have been proposed according to different criterion what characterize an important node. For example, there are the degree centrality, the betweenness centrality, the PageRank and the eigenvector centrality. We discussed generally extension of node centralities which can express different node centralities (degree and betweenness centralities) in a common framework using spectral graph theory. This paper focuses on the eigenvector centrality on which the PageRank is based and shows that its index may not turn out natural results which are acceptable intuitively. In addition, we reveal that the eigenvector centrality of an undirected graph corresponds to the PageRank of another directed graph by considering this fact in a framework of spectral graph theory, and elucidate relations between the eigenvector centrality and the PageRank.
キーワード (和) ネットワーク分析 / 固有ベクトル中心性 / ラプラシアン行列 / / / / /  
(英) network analysis / eigenvector centrality / Laplacian mat / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 173, CCS2017-12, pp. 13-18, 2017年8月.
資料番号 CCS2017-12 
発行日 2017-08-03 (CCS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 CCS  
開催期間 2017-08-10 - 2017-08-11 
開催地(和) ピパの湯 ゆ~りん館(北海道美唄市) 
開催地(英) Bibai Onsen Yu-rinkan 
テーマ(和) ネットワークの科学,一般 
テーマ(英) Network Science, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CCS 
会議コード 2017-08-CCS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Scaled Laplacian 行列に基づいた固有ベクトル中心性の考察 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Rethinking the Meaning of Eigenvector Centrality Based on the Scaled Laplacian Matrix 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ネットワーク分析 / network analysis  
キーワード(2)(和/英) 固有ベクトル中心性 / eigenvector centrality  
キーワード(3)(和/英) ラプラシアン行列 / Laplacian mat  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 高野 知佐 / Chisa Takano / タカノ チサ
第1著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hiroshima City University (略称: Hiroshima City Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 会田 雅樹 / Masaki Aida / アイダ マサキ
第2著者 所属(和/英) 首都大学東京 (略称: 首都大東京)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metropolitan Univ.)
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講演者
発表日時 2017-08-10 16:30:00 
発表時間 30 
申込先研究会 CCS 
資料番号 IEICE-CCS2017-12 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.173 
ページ範囲 pp.13-18 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CCS-2017-08-03 


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