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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-31 15:30 マルチプラットフォームグラフにおけるノード間距離に基づく指向性の揃ったコミュニティ検出 ○岡本涼夏・山下剛志・金子晋丈（慶大）  IN2025-16 |
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| 抄録 | （和） | 異なる背景に基づいて構築されるマルチプラットフォームグラフにおけるコミュニティ検出では，グラフ間で共通するノードが同一のコミュニティに所属することが望ましい．これによって，グラフ間で指向性の揃った重複度の高いコミュニティの検出が実現し，新たな情報の発見が促進され，推薦システムなどへの応用が可能となる．しかし，従来の手法は非共通ノードの存在によるグラフ間の構造情報の違いに鋭敏であるため，重複度の高いコミュニティの検出が難しい．本稿では，非共通ノードの存在に依存せず，グラフ間で共通ノード同士の距離関係が類似する点に着目し，それぞれのグラフのコミュニティを局所的に検出する手法を提案する．具体的には，共通ノードを起点に距離に基づいてコミュニティを拡張する．同時に，検出されたコミュニティの重複度を検査する．評価の結果，グラフ間で共通するノードが同一のコミュニティに所属する割合が，既存手法と比較して最大で0.5程増加することが明らかになった． |
| （英） | In community detection on multi-platform graphs constructed from different backgrounds, it is desirable that common nodes across graphs belong to the same community. Such alignment enables the detection of highly overlapping communities with consistent expansion directions, facilitating the discovery of new insights and enabling applications such as recommendation systems. However, existing methods are often sensitive to structural differences caused by non-common nodes, making it difficult to extract communities with high overlap across graphs. This paper proposes a local community detection method that does not depend on the presence of non-common nodes. Instead, it focuses on the similarity of distance relationships among common nodes across graphs. Starting from a shared seed node, the method expands the community based on distances, and evaluates the degree of overlap between the resulting communities. Experimental results show that the proportion of common nodes included in the same community across graphs increases by up to 0.5 compared to existing methods. |
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| キーワード | （和） | グラフ / マルチプラットフォームグラフ / コミュニティ検出 / ネットワークアライメント / / / / |
| （英） | Graph / Multi-Platform Graph / Community Detection / Network Alignment / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 137, IN2025-16, pp. 31-36, 2025年7月. | |
| 資料番号 | IN2025-16 | |
| 発行日 | 2025-07-24 (IN) | |
| 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 | IN2025-16 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS IN |
| 開催期間 | 2025-07-31 - 2025-08-01 |
| 開催地（和） | 北海道大学 FMI フード＆メディカルイノベーション国際拠点 |
| 開催地（英） | Global Research Center for Food & Medical Innovation, Hokkaido Univ |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2025-07-CCS-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチプラットフォームグラフにおけるノード間距離に基づく指向性の揃ったコミュニティ検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Directional Community Detection Based on Node Distances in Multi-Platform Graphs |
| 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） | マルチプラットフォームグラフ / Multi-Platform Graph |
| キーワード(3)（和/英） | コミュニティ検出 / Community Detection |
| キーワード(4)（和/英） | ネットワークアライメント / Network Alignment |
| 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） | 岡本 涼夏 / Suzuka Okamoto / オカモト スズカ |
| 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） | 山下 剛志 / Tsuyoshi Yamashita / ヤマシタ ツヨシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金子 晋丈 / Kunitake Kaneko / カネコ クニタケ |
| 第3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 | 2025-07-31 15:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2025-16 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.137 |
| ページ範囲 | pp.31-36 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-24 (IN) |
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