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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-10-06 13:00 辺数が頂点数に近い場合の大域クラスター係数最大グラフの導出 栗城亮夏・○高橋規一（岡山大）  CAS2017-37 NLP2017-62 |
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| 抄録 | （和） | クラスター係数はネットワークのクラスター化の度合いを表す指標である．現実社会に存在する多くのネットワークはランダムネットワークと比べて高いクラスター係数をもつことが知られている．しかし，分析対象ネットワークのクラスター係数の高さを正確に評価するには，同じ規模のグラフの中でクラスター係数が最大となるものを求め，両者のクラスター係数を比較する必要がある．本報告では，与えられた頂点数と辺数の下で大域クラスター係数を最大にするグラフを求める問題について考察し，辺数と頂点数の差が4以下の場合の解を与える． |
| （英） | The clustering coefficient is a measure of the tendency of vertices in a network to form clusters. It is known that many networks in the real world have higher clustering coefficients than random networks. However, in order to evaluate how high the clustering coefficient of the network under consideration, we need to find a graph that maximizes the clustering coefficient among all graphs with the same scale as the network, and compare these two values. In this report, we consider the problem of finding a graph that maximizes the global clustering coefficient among all graphs with the given size and order, and give solutions for the case where the size is less than or equal to the order plus four. | |
| キーワード | （和） | ネットワーク科学 / グラフ理論 / 大域クラスター係数 / 最大化 / / / / |
| （英） | network science / graph theory / global clustering coefficient / maximization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 226, NLP2017-62, pp. 69-74, 2017年10月. | |
| 資料番号 | NLP2017-62 | |
| 発行日 | 2017-09-28 (CAS, NLP) | |
| 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 | CAS2017-37 NLP2017-62 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CAS |
| 開催期間 | 2017-10-05 - 2017-10-06 |
| 開催地（和） | まちなかキャンパス長岡 |
| 開催地（英） | Machinaka Campus Nagaoka |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2017-10-NLP-CAS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 辺数が頂点数に近い場合の大域クラスター係数最大グラフの導出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Derivation of Global Clustering Coefficient Maximizing Graphs in the Case Where the Size is Close to the Order |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワーク科学 / network science |
| キーワード(2)（和/英） | グラフ理論 / graph theory |
| キーワード(3)（和/英） | 大域クラスター係数 / global clustering coefficient |
| キーワード(4)（和/英） | 最大化 / maximization |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 栗城 亮夏 / Ryoka Kuriki / クリキ リョウカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 規一 / Norikazu Takahashi / タカハシ ノリカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2017-10-06 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | CAS2017-37, NLP2017-62 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.225(CAS), no.226(NLP) |
| ページ範囲 | pp.69-74 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-09-28 (CAS, NLP) |
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