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Network Topology Recovery Method using Sparse Modeling

使用稀疏建模的网络拓扑恢复方法

基本信息

批准号：
22KJ3056
负责人：
松尾涼太郎
金额：
$ 0.77万
依托单位：
Kwansei Gakuin University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2022 年度において、まず、ネットワーク理論における代表的な問題の一つであるネットワークトポロジ復元問題の定式化が完了した。ネットワークトポロジの種類・規模・密度がそれぞれ観測されたネットワークトポロジと同じである教師グラフからリンクが欠損している無向グラフを復元する、ネットワークトポロジ復元問題を定式化した。また、定式化したネットワークトポロジ復元問題の解法であるネットワークトポロジ復元法 TRSM (Topology Recovery with Sparse Modeling) の提案が完了した。スパース表現化のための既存の代表的な過完全辞書構築アルゴリズム K-SVD 法と教師グラフによって構築したネットワークトポロジの辞書を用いてリンクが欠損した無向グラフを復元する手法を考案し、実装した。提案手法の基本的なアイデアは、観測されたネットワークトポロジと同じ種類である多数の教師ネットワークトポロジからトポロジの特徴を抽出し、観測されたネットワークトポロジのスパース表現化および逆スパース表現化を用いて外乱 (例えば、確率的に削除されたリンクなど) を除去する、というものである。さらに、提案手法である TRSM を利用することで、特定のネットワークトポロジから確率的に削除されたリンクをどの程度復元できるのかを明らかにした。実験を通して、スケールフリー性を有した、特徴のあるネットワークトポロジ上の欠損したリンクの復元に対して特に有効であり、例えば、現実の通信ネットワークの一つである CAIDA ネットワークトポロジのグラフを 80% 以上復元できることなどを示した。また、提案手法のリンク復元精度は既存手法のリンク予測精度よりも、おおよそ 10--20% 高いことなどを示した。

In 2022, the formalization of the problem represented by the theory of development and development has been completed. The type, scale and density of the network are different. The network is different. The proposal of TRSM (Topology Recovery with Sparse Modeling) is completed. A complete dictionary construction of the existing representative of the expression of the word is based on the K-SVD method and the teacher's knowledge. The basic characteristics of the proposed method are extracted, measured, and expressed in reverse. In addition, the TRSM can be used to reduce the accuracy of certain production processes. For example, CAIDA is now a communication network that has more than 80% of its complexity. The accuracy of the proposed method is different from that of the existing method. The accuracy of the proposed method is 10--20%.