WEKO3
-
RootNode
アイテム
トピックモデルに基づく大規模ネットワークの重複コミュニティ発見
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/146098
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/146098a99ae3db-12cc-4ec9-8930-7bceab3d7021
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-WEBDB2015012.pdf (746.7 kB)
|
Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2015-11-17 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | トピックモデルに基づく大規模ネットワークの重複コミュニティ発見 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 筑波大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 筑波大学 | ||||||||||
| 著者名 |
野沢, 健人
× 野沢, 健人
× 若林, 啓
|
|||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | グラフ構造におけるコミュニティ発見手法は，ソーシャルメディアや共著関係，商品の購買データなどから機能的・構造的にまとまりをもったノード群を抽出し分析することを可能にする重要な技術である．特に近年では，非常に大規模なグラフを解析する機会が多くなってきているため，グラフの規模に対してスケーラブルなコミュニティ発見手法が求められている．本研究では，あるノードから距離 1 以下のノードの集合を文書とみなしてトピックモデルを学習し，トピックごとのノードの予測分布を用いてコミュニティ発見を行う手法について論じた上で，トピックモデルの学習に確率的変分ベイズ法を適用することで，データの規模に対して高いスケーラビリティをもつ重複コミュニティ発見手法を提案する．実験により，提案手法は 6000 万ノード，18 億エッジからなる大規模ネットワークに対しても，既存手法と比較して高速なコミュニティ抽出を実現できることを示す． | |||||||||
| 書誌情報 |
第8回Webとデータベースに関するフォーラム論文集 巻 2015, p. 88-95, 発行日 2015-11-17 |
|||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
