| 講演名 | 2018-08-09 コミュニティ検出のための新たな非負値行列因子分解アルゴリズムの導出と実験的評価 薄坂 誼人(岡山大), 高橋 規一(岡山大), |
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| 抄録(和) | コミュニティ検出はネットワークの構造を理解するための重要な技術の一つである．有向ネットワークにおけるコミュニティ検出を，与えられたネットワークの頂点集合を複数の部分集合すなわちコミュニティに分割し，異なる二つの部分集合間に有向辺が一方向または双方向に高密度で存在するか，または有向辺が低密度で存在するようにする問題と考える．この問題はある種の非負値行列因子分解として定式化できることが知られており，反復計算アルゴリズムも与えられている．本報告では，この非負値行列因子分解のための新たな反復計算アルゴリズムを導出し，収束速度やコミュニティ検出性能を実験的に評価する． |
| 抄録(英) | Community discovery is an important technique for a better understanding of the structure of a network. We consider the community discovery for a given directed network as the problem of partitioning the vertex set into some subsets, i.e., communities, such that two distinct subsets are connected by directed edges with a much higher density than average, or a much lower density than average. It is known that this can be formulated as a nonnegative matrix factorization problem. Also, an iterative algorithm for solving the problem has been developed. In this report, we derive a novel iterative algorithm for solving the same problem, and experimentally evaluate the convergence rate and the capability of discovering communities. |
| キーワード(和) | 有向ネットワーク / コミュニティ検出 / 非負値行列因子分解 / Cardanoの方法 |
| キーワード(英) | directed network / community discovery / nonnegative matrix factorization / Cardano's method |
| 資料番号 | NLP2018-64 |
| 発行日 | 2018-08-01 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2018/8/8(から2日開催) |
| 開催地（和） | 香川大学 幸町キャンパス |
| 開催地（英） | Saiwai-cho Campus, Kagawa Univ. |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | etc. |
| 委員長氏名（和） | 高橋 規一(岡山大) |
| 委員長氏名（英） | Norikazu Takahashi(Okayama Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 黒川 弘章(東京工科大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroaki Kurokawa(Tokyo Univ. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 山内 将行(広島工大) / 木村 貴幸(日本工大) |
| 幹事氏名（英） | Masayuki Yamauchi(Hiroshima Inst. of Tech.) / Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 木村 真之(京大) / 島田 裕(埼玉大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masayuki Kimura(Kyoto Univ.) / Yutaka Shimada(Saitama Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | コミュニティ検出のための新たな非負値行列因子分解アルゴリズムの導出と実験的評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Derivation and Experimental Evaluation of a Novel Nonnegative Matrix Factorization Algorithm for Discovering Communities |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 有向ネットワーク / directed network |
| キーワード(2)（和/英） | コミュニティ検出 / community discovery |
| キーワード(3)（和/英） | 非負値行列因子分解 / nonnegative matrix factorization |
| キーワード(4)（和/英） | Cardanoの方法 / Cardano's method |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 薄坂 誼人 / Yoshito Usuzaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岡山大学(略称：岡山大) Okayama University(略称：Okayama Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 高橋 規一 / Norikazu Takahashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 岡山大学(略称：岡山大) Okayama University(略称：Okayama Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-08-09 |
| 資料番号 | NLP2018-64 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | NLP-174 |
| ページ範囲 | pp.57-62(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-08-01 (NLP) |