講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-01-24 11:30
テンソル分解型自己組織化写像によるソーシャルネットワーク解析 ○橋本晃二・岩崎 亘・古川徹生(九工大) NLP2012-110 NC2012-100 |
抄録 |
(和) |
テンソル分解型自己組織化写像(Tensor-Decomposition SOM: TD-SOM) は,自己組織化写像(Self-Organizing Map: SOM) を利用した非線形テンソル分解法である.本研究の目的はTD-SOM を用いてソーシャルネットワークを解析することである.ソーシャルネットワークは正方行列として表されるため,このデータ構造を反映するように
TD-SOM のアルゴリズムを修正した.TD-SOM を用いてEnron E-mail Database を解析し,E-mail トラフィックという観点での社員マップを生成することができた. |
(英) |
Tensor-Decomposition Self-Organizing Map (TD-SOM) is a nonlinear tensor decomposition method based on SOM. The aim of this research is to apply the TD-SOM to social network analysis. Since a social network data is usually described by a square matrix, the TD-SOM algorithm is modied so that it represents this the structure. The modied TD-SOM is applied to Enron E-mail dataset, and the result shows a map of the members of the company. |
キーワード |
(和) |
位相保存写像 / 自己組織化マップ / SOM / テンソル分解 / 関係データ / ソーシャルネットワーク / / |
(英) |
self-organizing map / SOM / tensor decomposition / tensor factorization / relational data / social network / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 390, NC2012-100, pp. 37-42, 2013年1月. |
資料番号 |
NC2012-100 |
発行日 |
2013-01-17 (NLP, NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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