| 講演名 | 2017-03-03 色付きネットワークモチーフを用いた空間パターン分析 ジナッタポーン カムスリ(福井工大), 藤原 明広(福井工大), |
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| 抄録(和) | タイの有名なスーパーマーケットにBig CとLotusがある．これらは主要なシェアを持っており，沢山の販売促進活動や便利なサービスを行っている．最近では，両者ともに徐々に店舗数を拡大することを考えている．このとき，どこに店舗を出店するべきかが問題になってくる．店舗の位置情報はTwitter APIを用いることでTwitterから位置情報付きツイートを収集し，分析が可能になってきている．我々はこれらのスーパーマーケットの名前を内容に含むツイートを７ヶ月間収集した．このデータに潜む店舗配置パターンの隠れた秩序について考察する為，我々は色付きネットワークモチーフを提案した．これは，二種類のノードを色付きノードで表現し，相対する色のノードの中から最短距離のノードに有向辺を結ぶことで得られる小さなグラフパターンのことを意味する．この色付きネットワークモチーフの可能なグラフパターンについて考察し，その数が指数関数的に増加することが分かった．これをタイのスーパーマーケットの配置パターンの分析に利用することで，観測されるモチーフの種類と頻度について統計的に分析を行った．その結果，可能なモチーフのパターンがノード数とともに指数関数的に増加するにもかかわらず，実際に観測されるものは非常に少ないことが分かった． |
| 抄録(英) | There are two famous supermarkets in Thailand: Big C and Lotus. They are the highest competitive supermarkets whose hold the most market share by lots of promotions and also gather all convenience services including banking, restaurant, and others. In recent years, they gradually expand their stores and they take a similar strategy to determine where to locate a store. It is important for them to consider store allocation to obtain new customers efficiently. To consider this, we gather geographical locations of these supermarkets from Twitter using Twitter API. We gathered tweets having these supermarket names and geotags for seven months. To extract hidden location patterns from gathered data, we introduce chromatic network motif which is a directed subgraph whose edges are linked to every pair of the shortest-distance other colored node. We investigate every possible configuration of chromatic network motif when they have a small number of nodes and find that the configuration increases exponentially. We also visualize the motifs generated from gathered data on the map of Thailand and count the frequency of observed location motifs. As a result, we find that even if allowed motif configurations increase exponentially as the number of nodes grows, a limited number of motifs can be observed. Using chromatic network motif, we successfully find an evidence of biased store allocation in reality. |
| キーワード(和) | データ科学 / ネットワークモチーフ / 位置情報付きツイート |
| キーワード(英) | Data Science / Network Motif / Geotagged Tweets |
| 資料番号 | IN2016-144 |
| 発行日 | 2017-02-23 (IN) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS / IN |
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| 開催期間 | 2017/3/2(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄残波岬ロイヤルホテル |
| 開催地（英） | OKINAWA ZANPAMISAKI ROYAL HOTEL |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 委員長氏名（和） | 戸出 英樹(阪府大) / 山岡 克式(東工大) |
| 委員長氏名（英） | Hideki Tode(Osaka Pref. Univ.) / Katsunori Yamaoka(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 岡崎 義勝(NTT) / 岸田 卓治(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshikatsu Okazaki(NTT) / Takuji Kishida(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 塚本 和也(九工大) / 前田 英樹(NTT) / 北原 武(KDDI研) / 木村 達郎(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Kazuya Tsukamoto(Kyushu Inst. of Tech.) / Hideki Maeda(NTT) / Takeshi Kitahara(KDDI R&D Labs.) / Tatsuro Kimura(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 鎌村 星平(NTT) / 金子 晋丈(慶大) / 夏目 貴史(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shohei Kamamura(NTT) / Kunitake Kaneko(Keio Univ.) / Takashi Natsume(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Information Networks |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 色付きネットワークモチーフを用いた空間パターン分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Spatial pattern analysis using chromatic network motif |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | データ科学 / Data Science |
| キーワード(2)（和/英） | ネットワークモチーフ / Network Motif |
| キーワード(3)（和/英） | 位置情報付きツイート / Geotagged Tweets |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | ジナッタポーン カムスリ / Jinattaporn Khumsri |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 福井工業大学(略称：福井工大) Fukui University of Technology(略称：FUT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 藤原 明広 / Akihiro Fujihara |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 福井工業大学(略称：福井工大) Fukui University of Technology(略称：FUT) |
| 発表年月日 | 2017-03-03 |
| 資料番号 | IN2016-144 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | IN-485 |
| ページ範囲 | pp.281-286(IN), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-02-23 (IN) |