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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-03 18:30 事前実行したランダムウォーク経路に基づく任意の終了確率の経路生成手法 ○山下剛志・金子晋丈（慶大）  AI2023-48 |
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| 抄録 | （和） | グラフ解析におけるランダムウォークではインデックスを用いた高速化が有効である．ランダムウォークは起点ノードから確率$alpha$で終了するまでランダムな隣接ノードに遷移する演算であり，インデックスは各ノードから事前実行したランダムウォーク経路の集合である．終了確率$alpha$はランダムウォークの経路長を制御する重要な要素であるが，インデックスを用いる既存手法はインデックス生成時の終了確率$alpha_{index}$に対する演算のみを対象とすることが課題である．そこで本研究では$alpha_{index}$以下の任意の終了確率$alpha$に対するランダムウォーク経路をインデックスを参照しながら高速かつ正確に生成する手法を提案する．具体的には，終了確率を小さくすることによってランダムウォークの経路長が確率的に長くなることに注目して，$alpha_{index}$と$alpha$によって定義される確率にしたがって複数のインデックス同士を連結することで，異なる終了確率に対するランダムウォーク経路を生成する．実世界のグラフにおける評価の結果，インデックスの利用によって最大12.0倍の高速化が達成されることが明らかになった． |
| （英） | In graph analysis, random walks can be sped up by using indices. A random walk is a sequence of transitions from a source node to random neighbors until it terminates with probability $alpha$. The indices are sets of pre-executed random walk paths from each node. Although the termination probability $alpha$ is an important factor in controlling the length of the random walk path, the existing index-based methods generate paths only for the termination probability $alpha_{index}$, which is used at index generation. In this work, we propose a method for generating accurate random walk paths for any termination probability $alpha$ less than $alpha_{index}$ with high speed. In particular, we focus on the fact that the path length increases probabilistically as the $alpha$ decreases, and generate paths for different termination probabilities by connecting indices according to the probabilities defined by $alpha_{index}$ and $alpha$. Evaluation results on real-world graph datasets show that using indices achieves up to 12.0 times speedup. | |
| キーワード | （和） | グラフ / ランダムウォーク / インデックス / / / / / |
| （英） | Graph / Random Walks / Index / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 412, AI2023-48, pp. 24-29, 2024年3月. | |
| 資料番号 | AI2023-48 | |
| 発行日 | 2024-02-25 (AI) | |
| 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 | AI2023-48 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI JSAI-SAI JSAI-DOCMAS IPSJ-ICS JSAI-KBS |
| 開催期間 | 2024-03-03 - 2024-03-03 |
| 開催地（和） | ルスツリゾート |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 社会システムと情報技術(WSSIT2024) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2024-03-AI-SAI-DOCMAS-ICS-KBS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 事前実行したランダムウォーク経路に基づく任意の終了確率の経路生成手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Method for Generating Paths with Arbitrary Termination Probabilities Based on Pre-Executed Random Walk Paths |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | グラフ / Graph |
| キーワード(2)（和/英） | ランダムウォーク / Random Walks |
| キーワード(3)（和/英） | インデックス / Index |
| 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） | 山下 剛志 / Tsuyoshi Yamashita / ヤマシタ ツヨシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金子 晋丈 / Kunitake Kaneko / カネコ クニタケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-03 18:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2023-48 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.412 |
| ページ範囲 | pp.24-29 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-25 (AI) |
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