講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-12-17 12:55
[ショートペーパー]集約された多層ネットワークの分離可能性に関する検討 ○王 ユウ・脇坂悠生・松尾涼太郎・大崎博之(関西学院大) IA2021-42 |
抄録 |
(和) |
現実ネットワークに存在するネットワークの多くは、それぞれ異なる属性や性質を持つ異種のネットワークで構成されており、それらの異種ネットワークが相互に作用を与えている。従来のグラフやネットワークに関する研究の多くは、単層のグラフやネットワークを対象としているが、近年、多層ネットワーク (マルチレイヤネットワーク) の分析手法や、多層ネットワークに対するアルゴリズムの検討も始まっている。本来、異種のネットワークで構成される多層ネットワークであったとしても、そのネットワークを収集・分析する際には、単層ネットワークとして取り扱われていることが珍しくない。多層ネットワークが集約された単層ネットワークから、元の多層ネットワークを構成する各層のネットワークを再構成することができれば、従来のネットワーク分析手法を用いることにより、多層ネットワークのより詳細な分析が可能になることが期待される。本稿では、多層ネットワークを集約して得られる単層ネットワークが与えられた時に、この単層ネットワークから元の多層ネットワークをどの程度復元できるか (つまり、単層ネットワークを多層ネットワークに分離できるか) を検討する。具体的には、各層が無向グラフとして表現される 2 層ネットワークを単層ネットワークに集約した時に、集約された単層ネットワークと、元の 2 層ネットワークに関する部分的な情報 (2 層ネットワークそれぞれの部分ネットワーク) から、2 層ネットワークにどの程度正確に分離できるかを実験により調査する。 |
(英) |
Many real networks consist of heterogeneous networks with different properties, and these heterogeneous networks interact with each other. Most existing studies of networks focus on single-layer networks. However, in recent years, analysis methods and algorithms for multilayer networks have begun to be studied. Even if a network is originally a multilayer network consisting of heterogeneous networks, it is commonly treated as a single-layer network when analyzing data. If it is possible to reconstruct the each layer network of the original multilayer network from the single-layer network in which the multilayer network is aggregated, it is expected that more detailed analysis of the multilayer network will be possible using conventional network analysis methods. In this paper, given a single-layer network obtained by aggregating multilayer networks, we investigate the extent to which the original multilayer network can be reconstructed from the single-layer network. Specifically, when a two-layer network is aggregated into a single-layer network, through experiments, we investigate how accurately the aggregated single-layer network can be separated into the original two-layer network from the partial information about the original network (the subnetworks of each layer of the original network). |
キーワード |
(和) |
グラフ分離 / リンク判別 / 多層ネットワーク / 異種ネットワーク / グラフニューラルネットワーク / / / |
(英) |
Graph Separation / Link Classification / Multilayer Networks / Heterogeneous Networks / Graph Neural Networks / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 300, IA2021-42, pp. 60-62, 2021年12月. |
資料番号 |
IA2021-42 |
発行日 |
2021-12-09 (IA) |
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 |
IA2021-42 |
研究会情報 |
研究会 |
IN IA |
開催期間 |
2021-12-16 - 2021-12-17 |
開催地(和) |
広島大学東千田キャンパス |
開催地(英) |
Higashi-Senda campus, Hiroshima Univ. |
テーマ(和) |
性能評価とシミュレーション、信頼性技術、スループットやトラヒックの計測、品質(QoS)制御、輻輳制御、トラヒック・フロー制御、オーバーレイネットワーク・P2P、IPv6 、マルチキャスト、ルーティング、DDoS及び一般 br>※※※ 本研究会の2日目は情報指向ネットワーク技術特別研究会(ICN)とも併催です※※※ |
テーマ(英) |
Performance Analysis and Simulation, Robustness, Traffic and Throughput Measurement, Quality of Service (QoS) Control, Congestion Control, Overlay Network/P2P, IPv6, Multicast, Routing, DDoS, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
IA |
会議コード |
2021-12-IN-IA |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
集約された多層ネットワークの分離可能性に関する検討 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Study on the Separability of Aggregated Multilayer Networks |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
グラフ分離 / Graph Separation |
キーワード(2)(和/英) |
リンク判別 / Link Classification |
キーワード(3)(和/英) |
多層ネットワーク / Multilayer Networks |
キーワード(4)(和/英) |
異種ネットワーク / Heterogeneous Networks |
キーワード(5)(和/英) |
グラフニューラルネットワーク / Graph Neural Networks |
キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
王 ユウ / Rong Wang / オウ ユウ |
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) |
脇坂 悠生 / Yuki Wakisaka / ワキサカ ユウキ |
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) |
松尾 涼太郎 / Ryotaro Matsuo / マツオ リョウタロウ |
第3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4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
大崎 博之 / Hiroyuki Ohsaki / オオサキ ヒロユキ |
第4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5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2021-12-17 12:55:00 |
発表時間 |
15分 |
申込先研究会 |
IA |
資料番号 |
IA2021-42 |
巻番号(vol) |
vol.121 |
号番号(no) |
no.300 |
ページ範囲 |
pp.60-62 |
ページ数 |
3 |
発行日 |
2021-12-09 (IA) |
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