| 大会名称 |
| 2021年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021S |
| 開催年 |
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2021
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| 発行日 |
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2021/8/31
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| セッション番号 |
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B-11
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| セッション名 |
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コミュニケーションクオリティ
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| 講演日 |
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2021/9/15
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| 講演場所(会議室等) |
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Meeting 18
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| 講演番号 |
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B-11-15
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| タイトル |
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ラプラシアン行列の固有値選択がテンポラルネットワークの異常検出に与える影響の考察
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| 著者名 |
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○瀬川絵里子, 谷口豊明, 作元雄輔,
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| キーワード |
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テンポラルネットワーク, 異常検出, ラプラシアン行列, 特異値分解
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| 抄録 |
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テンポラルネットワークの異常を検出するために LAD(Laplacian Anomaly Detection) が提案されている．LADでは，ネットワークの構造を表すラプラシアン行列の上位の固有値に対する時系列データから，各時刻におけるZスコア(正常な状態からどの程度逸脱しているかを表す指標)を計算し，Zスコアに基づいてネットワークの異常を検出しようとしている．本稿では，LADで用いるラプラシアン行列の固有値の集合を変化させ，固有値選択が LAD の有効性に与える影響を調べる．その結果，上位だけでなく下位の固有値も選択することでLADの有効性が高まることが分かった．
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