| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-07-22 11:30 頂点併合と辺削除によるグラフ系列クラスタリングの効率化 ○木村至貴・猪口明博（関西学院大）  AI2019-5 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究では，ソーシャルネットワークにおけるコミュニティの変化を検出するために，グラフ系列をクラスタリングする問題を扱う．近年，グラフ系列をクラスタリングするために，スペクト ルクラスタリングに基づいた手法が提案された．この手法では，前処理において頂点を併合することで，計算時間を短縮した．しかし，この手法は各頂点同士の連結度が高いグラフの系列の解析に適しておらず，クラスタリング精度が劣化する．そこで，本研究では，影響の少ない重みの小さな辺を削除し，各頂点同士の連結度が低いグラフ系列を前処理において作成することで，計算効率を維持したまま，その精度を改善する手法を提案する． |
| （英） | In this paper, we tackle the problem for clustering a graph sequence to discover the change of community in social networks. Recently, we have proposed a method for clustering graph sequences based on the spectral clustering. In the method, we succeeded to reduce the calculation time by merging vertices in the graph sequence in its preprocessing stage. However, the method is not suitable for graph sequences consisting of dense graphs. In this paper, we propose a method to improve the accuracy while maintaining the computational efficiency by deleting some edges with small weights and creating another graph sequence consisting of sparse graphs in the preprocessing stage. | |
| キーワード | （和） | スペクトラルクラスタリング / グラフ系列 / ソーシャルネットワーク / データマイニング / / / / |
| （英） | spectral clustering, / graph sequence / social networks / data mining / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 139, AI2019-5, pp. 21-26, 2019年7月. | |
| 資料番号 | AI2019-5 | |
| 発行日 | 2019-07-15 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2019-5 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2019-07-22 - 2019-07-22 |
| 開催地（和） | 函館コミュニティプラザ Gスクエア |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「ソフトウェア開発と機械学習」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2019-07-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 頂点併合と辺削除によるグラフ系列クラスタリングの効率化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Efficient Graph Sequence Clustering by Merging Vertices and Deleting Edges |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スペクトラルクラスタリング / spectral clustering, |
| キーワード(2)（和/英） | グラフ系列 / graph sequence |
| キーワード(3)（和/英） | ソーシャルネットワーク / social networks |
| キーワード(4)（和/英） | データマイニング / data mining |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 至貴 / Yoshitaka Kimura / キムラ ヨシタカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 猪口 明博 / Akihiro Inokuchi / イノクチ アキヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-07-22 11:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2019-5 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.139 |
| ページ範囲 | pp.21-26 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-07-15 (AI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]