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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-08-08 11:40 グラフフィルタバンクを用いた隣接行列の非可逆圧縮 ○柳谷健太・原 惇也・東 広志・田中雄一（阪大）  SIP2023-57 |
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| 抄録 | （和） | 本報告では，グラフフィルタバンクを用いた重み付き隣接行列のスケーラブル非可逆圧縮手法を提案する．隣接行列はグラフ，すなわちネットワークの数理的表現として広く用いられており，信号処理，機械学習，データマイニングの様々な応用で利用されている． 実際のデータを扱う際には，しばしば隣接行列が巨大になる可能性がある． そのため，グラフ自体の処理やグラフ上データの解析を行う際には隣接行列の効率的な圧縮が不可欠である． 重み付き隣接行列の非可逆圧縮を提案するために，本稿では重み付き隣接行列を辺の有無を表す2値の隣接情報と辺の重みに分割し，それぞれ可逆圧縮と非可逆圧縮する． これにより，グラフのトポロジーは保持される． 辺の重みを圧縮するために，原グラフをライングラフへ変換する． ライングラフは，頂点と辺がそれぞれ原グラフの辺とそれらの関係性を表すグラフである． ライングラフへ変換することで，原グラフの辺の重みはライングラフの頂点を定義域として持つグラフ信号としてみなせることを利用し，辺の重みをライングラフ上のグラフフィルタバンクで変換符号化を行う． 合成データを用いた実験により，既存の非可逆行列圧縮法と比較することで，提案手法の有効性を検証したので報告する． |
| （英） | In this paper, we propose a compression framework for adjacency matrices of weighted graphs by graph filter banks. Adjacency matrices are a widely-used mathematical expression of graphs, i.e., networks, and are used in various applications in signal processing, machine learning, and data mining. Since they may be large for big data analysis, their efficient compression is crucial. In this paper, we propose a lossy compression of weighted adjacency matrices. In our method, the binary adjacent information and edge weights of the graph are compressed losslessly and lossily, respectively. This preserves the topological information of the graph． For the edge weight compression, we convert a given graph into a line graph where its nodes correspond to the edges of the original graph, and the original edge weights are regarded as a graph signal on the line graph. We then transform the edge weights on the line graph with a graph filter bank for sparse representation. Experiments on synthetic data validate the effectiveness of the proposed method by comparing it with existing lossy matrix compression methods. | |
| キーワード | （和） | グラフ信号処理 / グラフフィルタバンク / ライングラフ / 行列圧縮 / / / / |
| （英） | Graph signal processing / Graph fliter banks / Line graph / Matrix compression / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 152, SIP2023-57, pp. 49-54, 2023年8月. | |
| 資料番号 | SIP2023-57 | |
| 発行日 | 2023-07-31 (SIP) | |
| 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 | SIP2023-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
| 開催期間 | 2023-08-07 - 2023-08-08 |
| 開催地（和） | 大阪大学吹田キャンパス コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Osaka Univ. (Suita) Convention Center |
| テーマ（和） | 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | Signal processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2023-08-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | グラフフィルタバンクを用いた隣接行列の非可逆圧縮 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Lossy Compression of Adjacency Matrices by Graph Filter Banks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | グラフ信号処理 / Graph signal processing |
| キーワード(2)（和/英） | グラフフィルタバンク / Graph fliter banks |
| キーワード(3)（和/英） | ライングラフ / Line graph |
| キーワード(4)（和/英） | 行列圧縮 / Matrix compression |
| 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） | 柳谷 健太 / Kenta Yanagiya / ヤナギヤ ケンタ |
| 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） | 原 惇也 / Junya Hara / ハラ ジュンヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 東 広志 / Hiroshi Higashi / ヒガシ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 雄一 / Yuichi Tanaka / タナカ ユウイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-08-08 11:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2023-57 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.152 |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-07-31 (SIP) |
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