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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-12-11 14:00 スケールフリーネットワークの次数分布に対するスケーリング領域とべき指数の自動推定 後藤柊太・○澤田和弥・池口 徹（東京理科大）  NLP2025-62 |
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| 抄録 | （和） | 様々な自然現象，社会現象においてべき則は出現する． 例えば，地震の発生頻度と規模の分布，所得分布，単語の出現順位と出現頻度の分布などである． べき則を示すと考えられる分布に対してスケーリング領域を抽出し，べき指数を推定する手法がDeshmukhらによって提案されている． しかし，Deshmukhらの手法は，べき指数とスケーリング領域が対応していない，分布内の点密度が高い場合に計算時間が長くなるなどの問題が存在する． そこで本稿では， これらの問題を解決したスケーリング領域と，べき指数の推定手法を提案する． 数値実験では，次数分布内の点密度が部分的に高くなるBarab'{a}si-Albert (BA)モデルの次数分布に対して提案手法を適用した． その結果，提案手法はDeshmukhらの従来手法と比べて，計算時間が1/10未満となるだけではなく， べき指数の信頼区間が小さくなり安定して推定できることが分かった． さらに，BAモデルから得られる次数分布のべき指数を正確に推定するには， 少なくとも$10^{10}$個以上の非常に大きい頂点数が必要となることも分かった． |
| （英） | Power-law behavior can be observed in various fields of natural and social sciences. Typical examples include the magnitude-frequency distribution of earthquakes, income distributions, and the relationship between word rank and word frequency in natural languages. Thus, several methods have already been proposed to extract the scaling region and estimate the power-law exponent from empirical distributions. Among them, Deshmukh et al proposed an automated method for estimating the exponent and the scaling region. However, this method suffers from long computation times when the data points in the distribution are densely concentrated. In this article, we propose a method that can quickly extract the scaling region and estimate the power-law exponent, even when the point density within the distribution is high. In numerical experiments, the proposed method was applied to the degree distributions of the Barabási–Albert model, in which the density of data points varies locally. The results show that our method reduces the computation time to less than one-tenth of that required by the method by Deshmukh et al., while also yielding smaller confidence intervals for the estimated exponent. Furthermore, the proposed method resolves a key issue in the conventional method, namely, the inconsistency between the estimated power-law exponent and the identified scaling region. In addition, we found that a huge number of vertices is required to accurately estimate the power-law exponent of the degree distribution obtained from the BA model. |
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| キーワード | （和） | べき則 / スケーリング領域 / べき指数 / Barabási-Albertモデル / / / / |
| （英） | Power-law / Scaling region / Power-law exponent / Barabási-Albert model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 283, NLP2025-62, pp. 48-53, 2025年12月. | |
| 資料番号 | NLP2025-62 | |
| 発行日 | 2025-12-04 (NLP) | |
| 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 | NLP2025-62 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2025-12-11 - 2025-12-12 |
| 開催地（和） | 高知城歴史博物館 |
| 開催地（英） | Kochi Castle Museum of History |
| テーマ（和） | NLP、一般 |
| テーマ（英） | Nonlinear problem, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2025-12-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スケールフリーネットワークの次数分布に対するスケーリング領域とべき指数の自動推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automated estimation of scaling regions and power-law exponents for degree distributions of scale-free networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | べき則 / Power-law |
| キーワード(2)（和/英） | スケーリング領域 / Scaling region |
| キーワード(3)（和/英） | べき指数 / Power-law exponent |
| キーワード(4)（和/英） | Barabási-Albertモデル / Barabási-Albert model |
| 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） | 後藤 柊太 / Shuta Goto / ゴトウ シュウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Sci.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 澤田 和弥 / Kazuya Sawada / サワダ カズヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Sci.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi / イケグチ トオル |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Sci.) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2025-12-11 14:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2025-62 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.283 |
| ページ範囲 | pp.48-53 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-12-04 (NLP) |
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