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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-15 13:25
遺伝的アルゴリズムを用いたグラフの構造最適化
田尻紘生右田剛史高橋規一岡山大NLP2020-59
抄録 (和) 現実社会には,複雑ネットワークとよばれる大規模で複雑なネットワークが数多く存在する.それらのネットワークはグラフとしてモデル化され,様々な特徴量を用いて分析される.代数的連結度はグラフの結びつきの強さを測る特徴量のひとつであり,ラプラシアン行列の2番目に小さな固有値で定義される.本報告では,グラフに指定本数の辺を追加して代数的連結度を最大化する問題について考察し,遺伝的アルゴリズムを用いた近似解法を提案するとともに,その有効性を実験的に示す.また,各頂点の近傍の頂点がどの程度強く結びついているかを表すクラスター係数を最大化する問題についても提案手法を適用し,その有効性を検証する. 
(英) There are many large and complex networks in the real world. These networks are modeled as graphs and analyzed using a variety of features. The algebraic connectivity is one of the features that measures how well a graph is connected, and is defined by the second smallest eigenvalue of the Laplacian matrix of the graph. This paper considers the problem of maximizing the algebraic connectivity of a given graph by adding a specified number of edges. We propose a genetic algorithm for approximately solving this problem and evaluate its performance through experiments. We also apply the proposed method to the problem of maximizing the clustering coefficient, which represents how strongly the neighbors of a vertex are connected with each other, and evaluate its performance through experiments.
キーワード (和) 代数的連結度 / クラスター係数 / 最大化 / 遺伝的アルゴリズム / / / /  
(英) algebraic connectivity / clustering coefficient / maximization / genetic algorithm / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 430, NLP2020-59, pp. 23-28, 2021年3月.
資料番号 NLP2020-59 
発行日 2021-03-08 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  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 NLP2020-59

研究会情報
研究会 NLP MSS  
開催期間 2021-03-15 - 2021-03-16 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) MSS,NLP,一般,およびWIP(MSSのみ) 
テーマ(英) MSS, NLP, Work In Progress (MSS only), and etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2021-03-NLP-MSS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 遺伝的アルゴリズムを用いたグラフの構造最適化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Graph Structure Optimization Using Genetic Algorithms 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 代数的連結度 / algebraic connectivity  
キーワード(2)(和/英) クラスター係数 / clustering coefficient  
キーワード(3)(和/英) 最大化 / maximization  
キーワード(4)(和/英) 遺伝的アルゴリズム / genetic algorithm  
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) 田尻 紘生 / Hiroki Tajiri / タジリ ヒロキ
第1著者 所属(和/英) 岡山大学 (略称: 岡山大)
Okayama University (略称: Okayama Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 右田 剛史 / Tsuyoshi Migita / ミギタ ツヨシ
第2著者 所属(和/英) 岡山大学 (略称: 岡山大)
Okayama University (略称: Okayama Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 規一 / Norikazu Takahashi / タカハシ ノリカズ
第3著者 所属(和/英) 岡山大学 (略称: 岡山大)
Okayama University (略称: Okayama Univ.)
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講演者
発表日時 2021-03-15 13:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2020-59 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.430 
ページ範囲 pp.23-28 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NLP-2021-03-08 


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