ノードがテキスト情報を持つ動的ネットワークにおける分散表現の予測

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本研究の目的は，ノードがテキスト情報を持つネットワークにおける分散表現を予測することにより，未来のネットワークの振る舞いを予測することである．本年は，予測モデルの構築に必要になる「確立値制約のもとでの非負値行列分解」に関する研究と，ノードと属性値の相関性に着目した「ノードが複数種類の属性を持つネットワークにおけるクラスタリング」に関する研究を行った．具体的な研究成果は以下である．[確率値制約のもとの非負値行列分解]この研究ではネットワークの分散表現の学習に用いられる非負値行列分解に着目し，行列の各要素が確率値をもつという制約のもとで非負値行列分解を解くという新たな問題の定義および最適化アルゴリズムを構成した．この研究によりネットワークにおけるエッジの確率および時間変化によるエッジおよびノードの出現・消滅確率を陽にモデリングできるようになる．[ノードが複数種類の属性をもつネットワークにおけるクラスタリング]この研究ではノードのエッジ情報と属性値は互いに相関関係にあることに着目し，ノードのコミュニティ検出・属性値のクラスタ抽出およびコミュニティとクラスタの関連性を高精度に検出する手法を提案した．この研究で提案したクラスタリング手法は既存手法を上回るクラスタリング精度を実現することを実験的に示した．これはコミュニティと属性値のクラスタが相関関係にあり，お互いのモデリングを助け合う関係に合うことを示唆している．