| 大会名称 |
|---|
| 2020年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020G |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-03-03 |
| セッション番号 |
| B-7 |
| セッション名 |
| 情報ネットワーク |
| 講演日 |
| 2020/3/18 |
| 講演場所(会議室等) |
| 総合科学部 L棟２F L201講義室 |
| 講演番号 |
| B-7-18 |
| タイトル |
| ハイパーグラフにおけるランダムウォークを用いた媒介中心性の高い枝の検出手法 |
| 著者名 |
| ○△岡 亮, 高井勇輝, 松本直己, 池田正弘, 金子晋丈, |
| キーワード |
| ハイパーグラフ, 弱い紐帯, 媒介中心性 |
| 抄録 |
| コンテンツを頂点，コンテンツ間の関係を枝とするグラフを活用したコンテンツ提示が注目されている．特にコンテンツ群が形成するコミュニティ同士を接続する弱い紐帯の検出は，あまり知られていないコンテンツ間関係を提示できる可能性があり重要である．これまでは弱い紐帯の検出に全体グラフの媒介中心性を求める手法を用いることが一般的であったが、グラフが巨大になると計算時間が増大してしまう．そこで本稿では，解析対象とするグラフの部分集合をできるだけ少なくしながら，グラフ全体を解析した場合と同様の弱い紐帯（以下，ゲートウェイ）を検出する手法について述べる．本手法は，注目する頂点周辺のグラフを，注目する頂点を始点とするランダムウォークを複数回走らせることにより取得し，取得したグラフに対して媒介中心性を計算することで，ゲートウェイを検出する．本稿では，対象とするグラフを頂点が4つの枝に一様に所属するハイパーグラフとし，ランダムウォークの試行回数とゲートウェイの検出率の関係を明らかにする． |
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