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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-12-22 15:00 ［ショートペーパー］複雑ネットワークの堅牢性評価に対するグラフ低減の適用可能性に関する一検討 ○村川大和・松尾涼太郎・中村 遼（福岡大）  IA2023-53 |
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| 抄録 | （和） | 一般に、ネットワークシミュレーションの計算量や、GNN (Graph Neural Network)/GCN (Graph Convolution Network) に代表されるグラフ構造に基づく機械学習の計算量は、入力に与えられるネットワークの規模に大きく依存する。このため、現実の大規模ネットワークをそのまま入力に与えるのは望ましくない。このような問題を緩和するための方策として、ネットワークの構造的特徴を保持したまま、その規模を低減させるグラフ低減が有望視されている。ただし、これまでのグラフ低減の研究は、ネットワーク規模の低減に対して、ネットワークの構造的特徴がどの程度保持されるか、ということに主眼を置いており、応用レベルでの有用性は明らかにされていない。そこで、本稿では、ネットワーク科学の分野における典型的なトピックの一つである、複雑ネットワークの堅牢性評価に着目し、様々なサンプリング方式やグラフ粗視化アルゴリズムによって低減されたグラフが、元のグラフの堅牢性をどの程度維持できているかを、最大連結成分の大きさという指標の観点で、評価する。その結果として、グラフを大幅に低減したとしても、元のグラフが有する堅牢性は維持されることなどを示す。 |
| （英） | Generally, the computational complexity of network simulation and machine learning based on graph structure such as GNN (Graph Neural Network) and GCN (Graph Convolution Network) is dominated by the scale of a given network topology. For this reason, it is undesirable to give real large-scale networks to inputs of such computations. One of promising solutions to alleviate this problem is {em graph reduction} which reduces the size of the network while preserving its structural features. However, previous researches on graph reduction have mainly focused on the extent to which structural property of the network is preserved with respect to the reduction in network size. In other words, the effective of the graph reduction at the application-level has not been clarified.Therefore, in this paper, we focus on evaluating the robustness of networks, which is one of the typical topics in the field of network science, and evaluate how well graphs reduced with various sampling strategies and graph coarsening algorithms maintain the robustness of the original graph in terms the size of the largest connected component. As a consequence, we show, for instance, that even if the graph is significantly reduced, the robustness of the original graph is maintained. | |
| キーワード | （和） | グラフ低減 / グラフサンプリング / グラフ粗視化 / ネットワークの堅牢性 / / / / |
| （英） | Graph Reduction / Graph Sampling / Graph Coarsening / Network Robustness / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 318, IA2023-53, pp. 48-52, 2023年12月. | |
| 資料番号 | IA2023-53 | |
| 発行日 | 2023-12-14 (IA) | |
| 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 | IA2023-53 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN IA |
| 開催期間 | 2023-12-21 - 2023-12-22 |
| 開催地（和） | サテライトキャンパスひろしま 5階 501・502大講義室 |
| 開催地（英） | Satellite Campus Hiroshima |
| テーマ（和） | 性能評価とシミュレーション、信頼性技術、スループットやトラヒックの計測、品質(QoS)制御、輻輳制御、トラヒック・フロー制御、オーバーレイネットワーク・P2P、CCN・ICN、マルチキャスト、ルーティング、セキュリティ及び一般 |
| テーマ（英） | Performance Analysis and Simulation, Robustness, Traffic and Throughput Measurement, Quality of Service (QoS) Control, Congestion Control, Overlay Network/P2P, CCN, ICN, Multicast, Routing, Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2023-12-IN-IA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複雑ネットワークの堅牢性評価に対するグラフ低減の適用可能性に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on the Applicability of Graph Reduction to Evaluating the Robustness of Complex Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | グラフ低減 / Graph Reduction |
| キーワード(2)（和/英） | グラフサンプリング / Graph Sampling |
| キーワード(3)（和/英） | グラフ粗視化 / Graph Coarsening |
| キーワード(4)（和/英） | ネットワークの堅牢性 / Network Robustness |
| 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） | 村川 大和 / Murakawa Yamato / ムラカワ ヤマト |
| 第1著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka University (略称： Fukuoka Univ.) |
| 第2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2著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka University (略称： Fukuoka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 遼 / Ryo Nakamura / ナカムラ リョウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka University (略称： Fukuoka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-12-22 15:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2023-53 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.318 |
| ページ範囲 | pp.48-52 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-12-14 (IA) |
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