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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-06-22 11:15 スパースモデリングを用いたネットワークトポロジの欠損リンク復元手法 ○松尾涼太郎・大崎博之（関西学院大）  IA2021-14 ICSS2021-14 |
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| 抄録 | （和） | 近年、統計的モデル化手法であるスパースモデリングを用いた研究が信号処理や画像処理の分野を中心に数多く行われている。スパースモデリングは情報ネットワーク分野における応用の検討も始まっており、スパースモデリングによるネットワークトポロジの辞書構築手法およびスパース表現化が提案されている。ネットワークトポロジの辞書はさまざまな用途に応用できると期待される。本稿では、スパースモデリングを用いて構築したネットワークトポロジの辞書を利用することにより、リンクが欠損しているネットワークのトポロジをどの程度復元できるのかを明らかにする。具体的には、スパース表現化のための過完全辞書構築アルゴリズム K-SVD (K-means Singular Value Decomposition) 法によって多数のネットワークトポロジから構築した辞書を用いたネットワークトポロジ復元法 TRSM (Topology Recovery with Sparse Modeling) を提案する。さらに、実験を通して、TRSM によりネットワークトポロジからランダムに削除されたリンクをどの程度復元できるかを調査する。その結果、削除されたリンクの割合に依らず、ネットワークトポロジを 50 % 以上復元することができることや、TRSM のリンク復元精度は既存のリンク予測手法の予測精度よりも高いことが分かった。 |
| （英） | In recent years, sparse modeling, which is a statistical approach, has been applied to many practical problems mostly in the fields of signal processing and image processing, and a dictionary construction method and a sparse representation for network topology with sparse modeling have been proposed in the field of information networking. We believe that a dictionary for network topologies can be utilized for various purposes. In this paper, we investigate how the network topology with missing links can be recovered using a dictionary for network topologies constructed with sparse modeling. Specifically, we propose a method called TRSM (Topology Recovery with Sparse Modeling) that recovers missing links using a dictionary constructed from many teaching network topologies using the overcomplete dictionary construction algorithm called K-SVD (K-means Singular Value Decomposition) algorithm. Furthermore, through experiments, we investigate how accurately the randomly deleted links from a network can be recovered with TRSM. Our finding includes that TRSM can recover missing network topologies more than 50 % regardless of the ratio of deleted links, and the link recovery accuracy of TRSM is higher than the prediction accuracy of existing link prediction methods. | |
| キーワード | （和） | リンク予測 / l_0 ノルム最小化問題 / ネットワークトポロジ / 過完全辞書 / スパースモデリング / スパース表現化 / / |
| （英） | Link Prediction / l_0-norm Minimization Problem / Network Topology / Overcomplete Dictionary / Sparse Modeling / Sparse Representation / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 68, IA2021-14, pp. 74-79, 2021年6月. | |
| 資料番号 | IA2021-14 | |
| 発行日 | 2021-06-14 (IA, ICSS) | |
| 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 | IA2021-14 ICSS2021-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA ICSS |
| 開催期間 | 2021-06-21 - 2021-06-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | インターネットセキュリティ、一般 |
| テーマ（英） | Internet Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2021-06-IA-ICSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スパースモデリングを用いたネットワークトポロジの欠損リンク復元手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Solution for Recovering Missing Links in Network Topology using Sparse Modeling |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リンク予測 / Link Prediction |
| キーワード(2)（和/英） | l_0 ノルム最小化問題 / l_0-norm Minimization Problem |
| キーワード(3)（和/英） | ネットワークトポロジ / Network Topology |
| キーワード(4)（和/英） | 過完全辞書 / Overcomplete Dictionary |
| キーワード(5)（和/英） | スパースモデリング / Sparse Modeling |
| キーワード(6)（和/英） | スパース表現化 / Sparse Representation |
| 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） | 松尾 涼太郎 / Ryotaro Matsuo / マツオ リョウタロウ |
| 第1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2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大崎 博之 / Hiroyuki Ohsaki / オオサキ ヒロユキ |
| 第2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.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-06-22 11:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2021-14, ICSS2021-14 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.68(IA), no.69(ICSS) |
| ページ範囲 | pp.74-79 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-06-14 (IA, ICSS) |
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