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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-21 15:40 ソーシャルラーニングにおける部分観測トポロジを用いたネットワーク特性の推定に関する研究 ○松尾涼太郎・中村 遼（福岡大）  CQ2026-17 |
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| 抄録 | （和） | ソーシャルネットワーク上の各エージェントが、未知である真の状態を協調的に推定する学習過程である、ソーシャルラーニング (social learning) が注目を集めている。ソーシャルラーニングを扱う従来研究では、主に、グラフ構造を既知としている一方、Shumovskaia らは、グラフ構造を未知とした上で、ネットワーク特性を推定するアルゴリズムを提案している。しかしながら、このアルゴリズムを大規模ネットワークに直接適用することは困難である。本稿では、この課題を解決するための初期検討として、部分的に観測されたグラフを考慮できるように、そのアルゴリズムを拡張する。さらに、拡張したアルゴリズムの性能に対して、部分グラフの規模、部分グラフの観測方式、およびグラフの構造が与える影響を調査する。その結果として、部分グラフを導入することにより、より少ない学習ステップ数で、収束したグラフ推定誤差に到達可能であることなどを示す。 |
| （英） | Social learning, a learning process in which agents over a social network cooperatively estimate an unknown true state, has attracted growing attention. This attention has motivated studies that usually assume a known graph structure when analyzing the learning process. In contrast, Shumovskaia et al. have proposed an algorithm that estimates network properties under the assumption that the graph structure is unknown. However, it is difficult to directly apply this algorithm to large-scale networks. In this paper, as an initial study toward addressing this difficulty, we extend the algorithm to accommodate partially observed graphs. Furthermore, we investigate the impacts of subgraph sizes, subgraph sampling methods, and graph structure on the performance of the extended algorithm. As a result, we show that introducing subgraphs makes it possible to achieve a converged graph estimation error with fewer learning steps. | |
| キーワード | （和） | ソーシャルラーニング / ソーシャルネットワーク / 大規模ネットワーク / ネットワーク特性推定 / / / / |
| （英） | Social Learning / Social Networks / Large-scale Networks / Network Property Estimation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 121, CQ2026-17, pp. 37-42, 2026年7月. | |
| 資料番号 | CQ2026-17 | |
| 発行日 | 2026-07-14 (CQ) | |
| 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 | CQ2026-17 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
| 開催期間 | 2026-07-21 - 2026-07-23 |
| 開催地（和） | イーフ情報プラザ |
| 開催地（英） | Eef Jouhou Plaza |
| テーマ（和） | ネットワーク性能、仮想空間/メタバース、グラフ解析、ゲーム理論、機械学習、インタラクション、ソーシャルメディア、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2026-07-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ソーシャルラーニングにおける部分観測トポロジを用いたネットワーク特性の推定に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Estimating Network Properties under Social Learning Using Partially Observed Topology |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソーシャルラーニング / Social Learning |
| キーワード(2)（和/英） | ソーシャルネットワーク / Social Networks |
| キーワード(3)（和/英） | 大規模ネットワーク / Large-scale Networks |
| キーワード(4)（和/英） | ネットワーク特性推定 / Network Property Estimation |
| 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） | 松尾 涼太郎 / Ryotaro Matsuo / マツオ リョウタロウ |
| 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） | 中村 遼 / Ryo Nakamura / ナカムラ リョウ |
| 第2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 | 2026-07-21 15:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2026-17 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.121 |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-14 (CQ) |
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