| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-01-20 13:45 情報拡散履歴を用いたコミュニティ検出のデータ欠損に対するロバスト性の評価 ○鈴木大樹・津川 翔（筑波大）  CQ2020-68 |
|
| 抄録 | （和） | ソーシャルネットワーク上のコミュニティの検出は、ネットワーク科学分野における重要な研究課題である。 本稿では、情報拡散履歴を用いたコミュニティ検出手法が、 入力となる情報拡散履歴の欠損に対してどの程度ロバストであるかを評価する。 従来の研究において、情報拡散履歴のランダムな欠損に対するコミュニティ検出のロバスト性が評価されている。 それに対して本稿では、特定のユーザの情報拡散履歴が観測できないという 偏ったデータ欠損に対するコミュニティ検出のロバスト性を評価する。 Twitter における情報拡散の履歴とモデルで生成した情報拡散の履歴を用いた実験によって、 履歴の一部が削除された時の、情報拡散履歴を用いた既存のコミュニティ検出手法の有効性を評価する。 その結果、10%程度のユーザの情報が欠損した場合にも、 既存のコミュニティ検出手法 CosineSim のコミュニティ検出の精度は、データが欠損しない場合と同程度であり、CosineSim はデータ欠損に対してロバストであることなどを示す。 |
| （英） | Community detection in a social network is an important topic in the network science research field. In this paper, we evaluate the robustness of a community detection algorithm using information diffusion cascades against deletion of the diffusion cascades. In the existing studies, the robustness of community detection algorithms against random missing cascades has been evaluated. In contrast, in this paper, we evaluate the robustness of community detection against biased missing data where the cascades of a certain amount of users are not available. Through experiments utilizing diffusion cascades on Twitter and synthetic diffusion cascades, we evaluate the effectiveness of the existing community detection algorithm called CosineSim under imperfect diffusion cascades. Consequently, we show that even when the diffusion cascades of 10% users are missing, the CosineSim achieves as high community detection accuracy as when the complete diffusion cascades are available. |
|
| キーワード | （和） | ソーシャルネットワーク / コミュニティ検出 / 情報拡散 / / / / / |
| （英） | social networks / community detection / information diffusion / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 314, CQ2020-68, pp. 43-48, 2021年1月. | |
| 資料番号 | CQ2020-68 | |
| 発行日 | 2021-01-13 (CQ) | |
| ISSN | 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 | CQ2020-68 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ CBE |
| 開催期間 | 2021-01-20 - 2021-01-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | AR/VR，放送サービス，映像/音声サービスの品質，高臨場感，ユーザ行動/心理，ユーザ体験，メディア品質，ネットワークの品質・QoS制御，災害時のネットワークとコミュニケーション，機械学習，ビデオコミュニケーション，一般 |
| テーマ（英） | AR/VR, Broadcasting Service, Video/Voice Services Quality, High Realistic, User Behavior/Psychology, User Experience, Media Quality, Network Quality and QoS Control, Networks and Communications at Disaster, User Behavior, Machine Learning, Video Communication, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2021-01-CQ-CBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 情報拡散履歴を用いたコミュニティ検出のデータ欠損に対するロバスト性の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluating the Robustness of Community Detection from Information Cascades under Imperfect Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソーシャルネットワーク / social networks |
| キーワード(2)（和/英） | コミュニティ検出 / community detection |
| キーワード(3)（和/英） | 情報拡散 / information diffusion |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 鈴木 大樹 / Daiki Suzuki / スズキ ダイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-01-20 13:45:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2020-68 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.314 |
| ページ範囲 | pp.43-48 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-01-13 (CQ) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]