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講演抄録/キーワード
講演名 2014-03-07 14:15
グラフエントロピーによる中心性指標のロバスト性推定 ~ ノードの中心性指標のノイズに対する順位不変性の推定 ~
石野正典阪大)・津川 翔筑波大)・大崎博之関西学院大)・長谷川 亨阪大CQ2013-101
抄録 (和) 現実の世界に存在する大規模で複雑なネットワークの持つ特徴や性質の究明を目的とする複雑ネットワーク分析が活発に行われている。通常、複雑ネットワーク分析において分析対象となるグラフには、様々な種類のノイズが含まれている。そのため、ノイズがノードの中心性指標にどのような影響を与えるかを調査し、複雑ネットワーク分析におけるノードの中心性指標の信頼性を明らかにすることが重要な研究課題となっている。本研究では、ノードの中心性指標の信頼性を明らかにするための最初のステップとして、グラフに含まれるノイズに対するノードの中心性指標のロバスト性をグラフの構造から推定するという課題に取り組む。本稿では、ノードの中心性指標のロバスト性を推定する指標として、グラフエントロピーに着目する。グラフエントロピーが、ノイズに対するノードの中心性指標のロバスト性を推定するのにどの程度有用であるかを、実験により明らかにする。実験の結果、(1) グラフエントロピーは、グラフにおけるノードおよびリンクの追加・削除に対するノードの中心性指標のロバスト性の推定に有用であること、(2) 代表的な 4 種類の中心性指標 (近接中心性、媒介中心性、次数中心性、固有ベクトル中心性) のノイズに対するロバスト性の推定に、グラフエントロピーが有用であること、などを示す。 
(英) Complex network analysis has been actively pursued to investigate the characteristics of large-scale complex networks. Graphs used for complex network analysis generally contain several types of noises. Hence, investigating the effects of noises on centrality measures and also validating the accuracy of centrality measures used in complex network analyses is one of the important research topics in the area of complex networks. To clarify the accuracy of the centrality measures, we address a research question: how can we estimate the robustness of centrality measures in a graph from topological structure of the graph? We focus on graph entropy as a possible measure for estimating the robustness of centrality measures. In this paper, we experimentally investigate the effectiveness of graph entropy for estimating the robustness of centrality measures. Consequently, we show that (1) the graph entropy is useful for estimating the robustness of four types of centrality measures against noises due to random addition and deletion of nodes and links, and (2) the graph entropy is useful for estimating the robustness of four types of popular centrality measures (i.e., closeness, betweenness, degree, and eigenvector centralities).
キーワード (和) 複雑ネットワーク / 中心性指標 / ロバスト性 / グラフエントロピー / ソーシャルネットワーク分 / 固有ベクトル中心性 / /  
(英) Complex Network / Centrality Measures / Robustness / Graph Entropy / Social Network Analysis / Eigenvector Centrality / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 471, CQ2013-101, pp. 71-76, 2014年3月.
資料番号 CQ2013-101 
発行日 2014-02-27 (CQ) 
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)
PDFダウンロード CQ2013-101

研究会情報
研究会 CQ MVE IE IMQ CEA  
開催期間 2014-03-06 - 2014-03-07 
開催地(和) 別府国際コンベンションセンタ 
開催地(英) Beppu International Convention Center 
テーマ(和) 五感メディア,食メディア,ソーシャルメディア,マルチメディア,仮想環境基礎,映像符号化,クラウド,モバイル,ネットワーク,およびこれらの品質と信頼性,一般 
テーマ(英) Five senses media, Food media, Social media, Multimedia, Virtual Environment, Image encoding, Cloud, Mobile, Network, and their quality and reliability,General area 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CQ 
会議コード 2014-03-CQ-MVE-IE-IMQ 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) グラフエントロピーによる中心性指標のロバスト性推定 
サブタイトル(和) ノードの中心性指標のノイズに対する順位不変性の推定 
タイトル(英) Graph Entropy as a Measure for Estimating Robustness of Centrality Measures against Imperfections of Graphs 
サブタイトル(英)
キーワード(1)(和/英) 複雑ネットワーク / Complex Network  
キーワード(2)(和/英) 中心性指標 / Centrality Measures  
キーワード(3)(和/英) ロバスト性 / Robustness  
キーワード(4)(和/英) グラフエントロピー / Graph Entropy  
キーワード(5)(和/英) ソーシャルネットワーク分 / Social Network Analysis  
キーワード(6)(和/英) 固有ベクトル中心性 / Eigenvector Centrality  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 石野 正典 / Masanori Ishino / イシノ マサノリ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 津川 翔 / Sho Tsugawa / ツガワ ショウ
第2著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大崎 博之 / Hiroyuki Ohsaki / オオサキ ヒロユキ
第3著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Gakuin Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷川 亨 / Toru Hasegawa / ハセガワ トオル
第4著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2014-03-07 14:15:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 CQ 
資料番号 CQ2013-101 
巻番号(vol) vol.113 
号番号(no) no.471 
ページ範囲 pp.71-76 
ページ数
発行日 2014-02-27 (CQ) 


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