| 講演名 | 2021-12-17 ［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(関西学院大), 脇坂 悠生(関西学院大), 松尾 涼太郎(関西学院大), 大崎 博之(関西学院大), |
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| 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。 |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Graph Separation / Link Classification / Multilayer Networks / Heterogeneous Networks / Graph Neural Networks |
| 資料番号 | IA2021-42 |
| 発行日 | 2021-12-09 (IA) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN / IA |
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| 開催期間 | 2021/12/16(から2日開催) |
| 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※※※ 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. |
| 委員長氏名（和） | 石田 賢治(広島市大) / 義久 智樹(阪大) |
| 委員長氏名（英） | Kenji Ishida(Hiroshima City Univ.) / Tomoki Yoshihisa(Osaka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 波戸 邦夫(インターネットマルチフィード) / 近堂 徹(広島大) / 屏 雄一郎(KDDI総合研究所) / 山本 寛(立命館大) |
| 副委員長氏名（英） | Kunio Hato(Internet Multifeed) / Toru Kondo(Hiroshima Univ.) / Yuichiro Hei(KDDI Research) / Hiroshi Yamamoto(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 谷口 展郎(NTT) / 星野 文学(長崎県立大) / 渡部 康平(長岡技科大) / 城 哲(KDDI総合研究所) / 大平 健司(阪大) / 坂野 遼平(工学院大) / 渡辺 俊貴(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Noburo Taniguchi(NTT) / Fumitaka Hoshino(Univ. of Nagasaki) / Kouhei Watabei(Nagaoka Univ. of Tech.) / Tetsu Jyo(KDDI Research) / Kenji Ohira(Osaka Univ.) / Ryohei Banno(Kogakuin Univ.) / Toshiki Watanabe(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | / 小谷 大祐(京大) / 中村 遼(福岡大) / 野林 大起(九工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Daisuke Kotani(Kyoto Univ.) / Ryo Nakamurai(Fukuoka Univ.) / Daiki Nobayashi(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information Networks / Technical Committee on Internet Architecture |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Study on the Separability of Aggregated Multilayer Networks |
| サブタイトル（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 王 ユウ / Rong Wang |
| 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） | 脇坂 悠生 / Yuki Wakisaka |
| 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） | 松尾 涼太郎 / Ryotaro Matsuo |
| 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） | 大崎 博之 / Hiroyuki Ohsaki |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2021-12-17 |
| 資料番号 | IA2021-42 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | IA-300 |
| ページ範囲 | pp.60-62(IA), |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2021-12-09 (IA) |