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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-10-29 13:25 動的コミュニティ検出に向けたリンクストリームのスパース化手法 ○岡崎悠希（法政大）  CAS2026-46 NLP2026-57 |
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| 抄録 | （和） | 2018年，Latapyらにより接触データに基づく動的ネットワーク分析において，従来主流であったグラフのスナップショット化を行わずに接触データを連続時間のまま扱う「リンクストリーム」と呼ばれる時系列表現が提案された．さらに2025年には，Brabantらによりリンクストリームから動的コミュニティを検出する手法が提案された．この手法には，時間窓などのパラメータを設定する必要がないことや，データのバースト性を保持できるという利点がある一方，エッジ数の増加に伴って計算時間が膨大になることや，偶発的に生じたノイズエッジによってコミュニティが誤って分割されるという課題がある．本研究では，エッジ発生のバースト性と第三者を介した間接的な関係を考慮し，ノイズエッジを削減するリンクストリームのスパース化手法を提案する．さらに，コミュニティ検出精度と計算時間の両面から，提案手法の有効性を検証する． |
| （英） | In 2018, Latapy et al. proposed a temporal representation called a link stream, which treats contact data in continuous time without converting it into graph snapshots, as had conventionally been done in dynamic network analysis based on contact data. Furthermore, in 2025, Brabant et al. proposed a method for detecting dynamic communities from link streams. This method has the advantages of requiring no parameters such as time windows and of preserving the burstiness of the data. However, it also has several limitations, including a substantial increase in computation time as the number of edges grows and the erroneous fragmentation of communities caused by incidental noisy edges. In this study, we propose a link-stream sparsification method that reduces noisy edges by considering both the burstiness of edge occurrences and indirect relationships through third-party nodes. Furthermore, we evaluate the effectiveness of the proposed method in terms of both community detection accuracy and computation time. | |
| キーワード | （和） | コミュニティ検出 / リンクストリーム / L-modularity / グラフスパース化 / / / / |
| （英） | Community Detection / Link Stream / L-modularity / Graph Sparsification / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 212, NLP2026-57, pp. 101-106, 2026年10月. | |
| 資料番号 | NLP2026-57 | |
| 発行日 | 2026-10-21 (CAS, 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 | CAS2026-46 NLP2026-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CAS |
| 開催期間 | 2026-10-28 - 2026-10-29 |
| 開催地（和） | 下対馬開発総合センター |
| 開催地（英） | Tsushima Comm. Ctr. |
| テーマ（和） | CAS，NLP，一般 |
| テーマ（英） | Circuits and Systems, Nonlinear Problems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2026-10-NLP-CAS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 動的コミュニティ検出に向けたリンクストリームのスパース化手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A LINK STREAM SPARSIFICATION METHOD FOR DYNAMIC COMMUNITY DETECTION |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | コミュニティ検出 / Community Detection |
| キーワード(2)（和/英） | リンクストリーム / Link Stream |
| キーワード(3)（和/英） | L-modularity / L-modularity |
| キーワード(4)（和/英） | グラフスパース化 / Graph Sparsification |
| 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） | 岡崎 悠希 / Yuki Okazaki / オカザキ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 法政大学 (略称： 法政大) Hosei University (略称： Hosei Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-10-29 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | CAS2026-46, NLP2026-57 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.211(CAS), no.212(NLP) |
| ページ範囲 | pp.101-106 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-10-21 (CAS, NLP) |
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