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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-10 10:05 可変閾値リカレンスプロットを用いたテンポラルネットワークダイナミクスの同定 ○澤田和弥・池口 徹（東京理科大）  NLP2026-35 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，リカレンスプロットと再帰定量化解析，主成分分析を用いてテンポラルネットワークのダイナミクスを同定する．具体的にはまず，テンポラルネットワークの時間発展を時間窓に分割し，各時間窓におけるネットワーク間距離を計算することで距離行列を生成する．次に，距離行列からリカレンスレートを変化させた可変閾 値リカレンスプロットを生成する．さらに，生成した可変閾値リカレンスプロットから決定論性指標と複雑性指標を算出し，全てのリカレンスレートにおける決定論性指標と複雑性指標を特徴量としてベクトル化する．最後に，特徴量ベクトルに主成分分析を適用することで，テンポラルネットワークのダイナミクスを同定する．数値実験の結果，特にフランスの高校，病院のテンポラルネットワークは，周期的，ランダムな時系列と異なった振舞いを示し，カオス的な時系列，周期応答に内部ノイズが印加された時系列と類似した振舞いを示すことがわかった． |
| （英） | In this study, we identify the dynamics of temporal networks using recurrence plots, recurrence quantification analysis, and principal component analysis. Specifically, we first divide temporal evolution of the temporal network into time windows and generate a distance matrix by calculating the distances between networks within each time window. We then generate recurrence plots from the distance matrix while varying the recurrence rate. Next, we calculate a vector using the determinism and complexity indices for all recurrence rates. Finally, we identify the dynamics of the temporal network by applying the principal component analysis to the multidimensional vectors. The results of numerical experiments showed that the temporal networks of a French high school and a hospital exhibit different behavior from that of periodic and random time series, and instead exhibit similar behavior to chaotic time series and periodic time series with internal noise. | |
| キーワード | （和） | テンポラルネットワーク / コンタクトデータ / リカレンスプロット / 再帰定量化解析 / / / / |
| （英） | Temporal network / Contact data / Recurrence plot / Recurrence quantification analysis / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 94, NLP2026-35, pp. 46-50, 2026年7月. | |
| 資料番号 | NLP2026-35 | |
| 発行日 | 2026-07-02 (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 | NLP2026-35 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2026-07-09 - 2026-07-10 |
| 開催地（和） | トキ交流会館(佐渡) |
| 開催地（英） | Toki Koryu Kaikan (Sado) |
| テーマ（和） | NLP， 一般 |
| テーマ（英） | Nonlinear problems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2026-07-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 可変閾値リカレンスプロットを用いたテンポラルネットワークダイナミクスの同定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Identifying dynamics of temporal networks using variable threshold recurrence plots |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | テンポラルネットワーク / Temporal network |
| キーワード(2)（和/英） | コンタクトデータ / Contact data |
| キーワード(3)（和/英） | リカレンスプロット / Recurrence plot |
| キーワード(4)（和/英） | 再帰定量化解析 / Recurrence quantification analysis |
| 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） | 澤田 和弥 / Kazuya Sawada / サワダ カズヤ |
| 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） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi / イケグチ トオル |
| 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.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-10 10:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2026-35 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.94 |
| ページ範囲 | pp.46-50 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2026-07-02 (NLP) |
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