| 講演名 | 2021-01-20 情報拡散履歴を用いたコミュニティ検出のデータ欠損に対するロバスト性の評価 鈴木 大樹(筑波大), 津川 翔(筑波大), |
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| 抄録(和) | ソーシャルネットワーク上のコミュニティの検出は、ネットワーク科学分野における重要な研究課題である。本稿では、情報拡散履歴を用いたコミュニティ検出手法が、入力となる情報拡散履歴の欠損に対してどの程度ロバストであるかを評価する。従来の研究において、情報拡散履歴のランダムな欠損に対するコミュニティ検出のロバスト性が評価されている。それに対して本稿では、特定のユーザの情報拡散履歴が観測できないという偏ったデータ欠損に対するコミュニティ検出のロバスト性を評価する。Twitter における情報拡散の履歴とモデルで生成した情報拡散の履歴を用いた実験によって、履歴の一部が削除された時の、情報拡散履歴を用いた既存のコミュニティ検出手法の有効性を評価する。 その結果、10%程度のユーザの情報が欠損した場合にも、既存のコミュニティ検出手法 CosineSim のコミュニティ検出の精度は、データが欠損しない場合と同程度であり、CosineSim はデータ欠損に対してロバストであることなどを示す。 |
| 抄録(英) | Community detection in a social network is an important topic in the network science research field. In this paper, we evaluate the robustness of a community detection algorithm using information diffusion cascades against deletion of the diffusion cascades. In the existing studies, the robustness of community detection algorithms againstrandom missing cascades has been evaluated. In contrast, in this paper, we evaluate the robustness of community detection against biased missing data where the cascades of a certain amount of users are not available. Through experiments utilizing diffusion cascades on Twitter and synthetic diffusion cascades, we evaluate the effectiveness of the existing community detection algorithm called CosineSim under imperfect diffusion cascades. Consequently, we show that even when the diffusion cascades of 10% users are missing, the CosineSim achieves as high community detection accuracy as when the complete diffusion cascades are available. |
| キーワード(和) | ソーシャルネットワーク / コミュニティ検出 / 情報拡散 |
| キーワード(英) | social networks / community detection / information diffusion |
| 資料番号 | CQ2020-68 |
| 発行日 | 2021-01-13 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
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| 開催期間 | 2021/1/20(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | AR/VR，放送サービス，映像/音声サービスの品質，高臨場感，ユーザ行動/心理，ユーザ体験，メディア品質，ネットワークの品質・QoS制御，災害時のネットワークとコミュニケーション，機械学習，ビデオコミュニケーション，一般 |
| テーマ（英） | AR/VR, Broadcasting Service, Video/Voice Services Quality, High Realistic, User Behavior/Psychology, User Experience, Media Quality, Network Quality and QoS Control, Networks and Communications at Disaster, User Behavior, Machine Learning, Video Communication, etc. |
| 委員長氏名（和） | 下西 英之(NEC) |
| 委員長氏名（英） | Hideyuki Shimonishi(NEC) |
| 副委員長氏名（和） | 岡本 淳(NTT) / 平栗 健史(日本工大) |
| 副委員長氏名（英） | Jun Okamoto(NTT) / Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 木村 共孝(同志社大) / 山中 広明(NICT) / アベセカラ ヒランタ(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Tomotaka Kimura(Doshisha Univ.) / Hiroaki Yamanaka(NICT) / Hirantha Abeysekera(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 西川 由明(NEC) / 木村 拓人(NTT) / 堅岡 良知(KDDI総合研究所) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshiaki Nishikawa(NEC) / Takuto Kimura(NTT) / Ryoichi Kataoka(KDDI Research) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 情報拡散履歴を用いたコミュニティ検出のデータ欠損に対するロバスト性の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluating the Robustness of Community Detection from Information Cascades under Imperfect Data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソーシャルネットワーク / social networks |
| キーワード(2)（和/英） | コミュニティ検出 / community detection |
| キーワード(3)（和/英） | 情報拡散 / information diffusion |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鈴木 大樹 / Daiki Suzuki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 筑波大学(略称：筑波大) University of Tsukuba(略称：Univ. of Tsukuba) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 津川 翔 / Sho Tsugawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 筑波大学(略称：筑波大) University of Tsukuba(略称：Univ. of Tsukuba) |
| 発表年月日 | 2021-01-20 |
| 資料番号 | CQ2020-68 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | CQ-314 |
| ページ範囲 | pp.43-48(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-01-13 (CQ) |