| 講演名 | 2015-12-19 マルコフ確率場モデルに基づくコミュニティー抽出アルゴリズム 片岡 駿(東北大), |
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| 抄録(和) | 本研究ではマルコフ確率場モデリングの視点に基づくモジュラリティー最適化によるコミュニティー構造の検出アルゴリズムを提案する．複雑ネットワークにおけるコミュニティーとは，同じコミュニティー内の頂点は密に繋がっているが，異なるコミュニティー間の結合が疎であるような部分ネットワークのことである．与えられたネットワークの構造からこのようなコミュニティー構造を抽出する方法としてモジュラリティーの最適化法が知られており，マルコフ確率場の視点ではこのモジュラリティーの最適化はネットワーク構造が与えられたもとでの事後確率を最大にする確率分布を推定するMAP推定とみなすことができる．本研究ではMAP推定を近似的に行うMax-Productアルゴリズムの手法をモジュラリティー最適化に対して定式化し，モジュラリティー最適化を行う効果的な推論アルゴリズムを提案する．さらに数値実験によりコミュニティーの検出精度について従来法との比較を行う． |
| 抄録(英) | In the field of the complex network, the community is defined as sub-network whose vertices are densely connected while the connections between vertices in different communities are sparse. One approach to detect the community structures in the given network is the modularity optimization. In this approach, the communities are detected by inferring the community labels assigned to each vertex that maximize the modularity function. From the Markov random field view point, the modularity optimization problem can be regarded as the MAP inference problem of the posterior probability given the network structure. In this paper, we propose the community detection method based on Markov random field modeling of the modularity function by using max-product algorithm. We checked the performance of the proposed method though the numerical experiments by using computer generated networks and real world networks. |
| キーワード(和) | 複雑ネットワーク / コミュニティー検出 / モジュラリティー最適化 / Max-Product アルゴリズム |
| キーワード(英) | complex network / community detection / modularity optimization / max-product algorithm |
| 資料番号 | NC2015-47 |
| 発行日 | 2015-12-12 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2015/12/19(から1日開催) |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 小林 哲生(京大) / 斎藤 利通(法政大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuo Kobayashi(Kyoto Univ.) / Toshimichi Saito(Hosei Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 福岡 豊(工学院大) / 佐藤 茂雄(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Yutaka Fukuoka(Kogakuin Univ.) / Shigeo Sato(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 中村 和浩(秋田脳研) / 田中 久弥(工学院大) / 堀尾 恵一(九工大) / 田中 宏喜(京都産大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuhiro Nakamura(akita noken) / Hisaya Tanaka(Kogakuin Univ.) / Keiichi Horio(Kyushu Inst. of Tech.) / Hiroki Tanaka(Kyoto Sangyo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 笈田 武範(京大) / 堀江 亮太(芝浦工大) / 神原 裕行(東工大) / 秋間 学尚(東北大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takenori Oida(Kyoto Univ.) / Ryota Horie(Shibaura Inst. of Tech.) / Hiroyuki Kanbara(Tokyo Inst. of Tech.) / Hisanao Akima(Tohoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | マルコフ確率場モデルに基づくコミュニティー抽出アルゴリズム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A community detection algorithm based on Marokov random field modeling |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 複雑ネットワーク / complex network |
| キーワード(2)（和/英） | コミュニティー検出 / community detection |
| キーワード(3)（和/英） | モジュラリティー最適化 / modularity optimization |
| キーワード(4)（和/英） | Max-Product アルゴリズム / max-product algorithm |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 片岡 駿 / Shun Kataoka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 発表年月日 | 2015-12-19 |
| 資料番号 | NC2015-47 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | NC-384 |
| ページ範囲 | pp.7-12(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-12-12 (NC) |