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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
CQ, MIKA
(併催)
2021-09-09
10:55
ONLINE オンライン開催 ラプラシアン行列の固有値を用いたテンポラルネットワークの異常検出に対する改良方法の提案
瀬川絵里子谷口豊明作元雄輔関西学院大CQ2021-40
現実の多くのネットワークはノード間の関係性が時間とともに変化するテンポラルネットワークであり,テンポラルネット... [more] CQ2021-40
pp.17-22
CQ, CBE
(併催)
2021-01-20
13:05
ONLINE オンライン開催 WSD(Weighted Spectral Distribution)を用いた脳ネットワーク分析手法の構築に向けた検討
大石悠貴谷口豊明作元雄輔関西学院大CQ2020-66
脳の複雑な振舞いを理解するために,様々なスケール(ミクロスケール,メゾスケールおよびマクロスケール)での要素間の接続情報... [more] CQ2020-66
pp.32-37
CQ, CBE
(併催)
2021-01-21
16:00
ONLINE オンライン開催 [ポスター講演]トライアドが存在するネットワークに対する正規化ラプラシアン行列の固有値分布の普遍性に関する考察
谷口豊明作元雄輔関西学院大CQ2020-90
スペクトラルグラフ理論を用いた社会ネットワーク分析を実現するために,社
会ネットワークの構造を表すランダム行列(正規化... [more]
CQ2020-90
pp.102-103
SC 2020-05-29
13:55
ONLINE オンライン開催 レビューデータのスペクトル分析による効率的な推薦システムの提案
戸塚洸希ゴウタム チャクラボルティ松原雅文馬淵浩司岩手県立大SC2020-2
本研究の目的は,実世界のレビューデータに対して推薦システムの精度を向上させることである.しかし,実世界におけるレビューデ... [more] SC2020-2
pp.7-11
NS, IN
(併催)
2020-03-06
13:20
沖縄 Royal Hotel 沖縄残波岬
(開催中止,技報発行あり)
オンライン社会ネットワークにおける外部刺激への共鳴に起因する新たなネット炎上モデル
木下知哉会田雅樹首都大東京IN2019-129
ネット炎上に代表されるオンライン社会ネットワーク上のユーザの爆発的ダイナミクスは,人々の実生活に悪影響を及ぼす恐れがある... [more] IN2019-129
pp.303-308
CQ, CBE
(併催)
2020-01-16
10:50
東京 NHK放送技術研究所 ネットワークのトライアドがウィグナーの半円則に与える影響
谷口豊明作元雄輔関西学院大CQ2019-112
ネットワークの特性を解析するためにスペクトラルグラフ理論が広く用いられている.スペクトラルグラフ理論ではネットワーク構造... [more] CQ2019-112
pp.29-34
IA 2019-11-14
15:30
東京 関西学院大学 東京丸の内キャンパス(サピアタワー) [ポスター講演]Investigation on the First Meeting Time of Random Walk Agents with Heterogeneous Transition Probability for Optimal Rendezvous Search
Fumiya ToyodaYusuke SakumotoKwansei Gakuin Univ.IA2019-31
 [more] IA2019-31
pp.43-46
CQ 2019-07-19
10:45
新潟 新潟大学 ウィグナーの半円則を満たす重み付きネットワークの条件導出
作元雄輔関西学院大CQ2019-55
スペクトラルグラフ理論では重み付きネットワークの構造を行列 (例えば,正規化ラプラシアン行列) で表現し,そ... [more] CQ2019-55
pp.95-100
IN, NS
(併催)
2019-03-04
09:40
沖縄 沖縄コンベンションセンター マスコミ等の外的要因の影響によるオンライン社会ネットワークの構造変化モデル
柿澤祐也会田雅樹首都大東京IN2018-86
オンライン社会ネットワークに対する従来のユーザダイナミクスの分析では,与えられたネットワーク構造に
対するユーザダイナ... [more]
IN2018-86
pp.13-18
CQ, CBE
(併催)
2019-01-18
13:10
東京 首都大学東京 [招待講演]ランダム行列理論に基づく社会ネットワーク分析
作元雄輔会田雅樹首都大東京CQ2018-87
ネットワークの特性を分析するためにスペクトラルグラフ理論が広く用いられている.スペクトラルグラフ理論ではネットワーク構造... [more] CQ2018-87
pp.65-70
CAS, NLP
(共催)
2018-10-19
14:45
宮城 東北大学 代数的連結度計算のための擬似分散的離散時間アルゴリズムの収束性 ~ 代数的連結度が重複する場合の解析 ~
浦上朋久高橋規一岡山大CAS2018-58 NLP2018-93
代数的連結度はグラフの結びつきの強さを表す指標の一つであり,ラプラシアン行列の2番目に小さい固有値として定義される.著者... [more] CAS2018-58 NLP2018-93
pp.115-120
CQ 2018-08-24
11:30
滋賀 立命館大学びわこ・くさつキャンパス ランダム行列理論に基づく社会ネットワークにおけるポジティブフィードバックの分析
作元雄輔会田雅樹首都大東京CQ2018-56
ソーシャルメディアが社会に浸透した結果,個人間のコミュニケーションが活性化されると同時に,社会における様々な集団的... [more] CQ2018-56
pp.59-64
MVE, IE, IMQ
(共催)
CQ
(併催) [詳細]
2018-03-08
14:35
沖縄 沖縄産業支援センター ネットワーク上の減衰振動モデルに基づくネット炎上対策技術
長谷航一会田雅樹首都大東京CQ2017-112
online social network 上に現れるネット炎上を含む爆発的ダイナミクスは,情報ネットワークの安定運用だ... [more] CQ2017-112
pp.51-56
NS 2018-01-19
13:20
沖縄 石垣市商工会館 [奨励講演]縮退した振動モードから生じるネット炎上モデルの初期位相に関する考察
久保尊広首都大東京)・高野知佐広島市大)・会田雅樹首都大東京NS2017-157
オンラインソーシャルネットワーク上で発生するネット炎上を含むユーザの爆発的な振舞いは,情報ネットワークの安定運用だけでな... [more] NS2017-157
pp.75-80
IA, IN
(併催)
2017-12-15
12:40
広島 広島市立大学 ランダム行列の普遍性を利用した社会ネットワーク上の情報伝播特性の分析
亀山 元作元雄輔首都大東京)・高野知佐広島市大)・会田雅樹首都大東京IA2017-62
スペクトラルグラフ理論は,ネットワーク構造を表す行列を用いてその特性を代数的に分析する枠組みで
ある.しかし,大規模・... [more]
IA2017-62
pp.55-60
CS, NS, IN, NV
(併催)
2017-09-08
09:50
宮城 東北大学 電気通信研究所 縮退した振動モードから生じる新しいネット炎上モデル
久保尊広首都大東京)・高野知佐広島市大)・会田雅樹首都大東京NS2017-80
ネット炎上のようなソーシャルネットワークの爆発的な振舞いは,情報ネットワークの安定運用だけでなく実社会の活動にも深刻な影... [more] NS2017-80
pp.55-60
CCS 2017-08-10
16:30
北海道 ピパの湯 ゆ~りん館(北海道美唄市) 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CCS2017-12
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... [more] CCS2017-12
pp.13-18
NS, IN
(併催)
2017-03-03
10:40
沖縄 沖縄残波岬ロイヤルホテル ランダム行列を用いた社会ネットワーク分析法の検討
亀山 元首都大東京)・高野知佐広島市大)・会田雅樹首都大東京IN2016-142
スペクトルグラフ理論では,ネットワーク構造を行列で表すことで代数的な分析を行うことができる.しかし大規模な社会ネットワー... [more] IN2016-142
pp.269-274
NS, IN
(併催)
2017-03-03
11:00
沖縄 沖縄残波岬ロイヤルホテル 観測可能な情報が一部分に限定される状況に於ける圧縮センシングを用いたネットワーク構造推定技術の検討
杉本 俊会田雅樹首都大東京IN2016-143
社会ネットワークのような大規模複雑ネットワークにおいて,トポロジ構造およびリンクの重みに関する完全な情報を直接観測するこ... [more] IN2016-143
pp.275-280
NS, IN
(併催)
2017-03-03
13:00
沖縄 沖縄残波岬ロイヤルホテル ネットワーク上の振動ダイナミクスの共鳴を利用したscaled Laplacian行列の固有ベクトル推定手法の検討
古谷諭史首都大東京)・高野知佐広島市大)・会田雅樹首都大東京IN2016-164
ネットワークの構造を隣接行列や Laplacian 行列などの行列によって記述することは,ネットワークを解析する上で有用... [more] IN2016-164
pp.401-406
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