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確率的ブロックモデルに基づく高次コミュニティ構造の推定と可視化

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X

体系的番号 JPMJAX24CI
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJAX24CI

研究代表者

中嶋 一貴  東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教

研究期間 (年度) 2024 – 2026
概要3人以上の個人の間の高次の相互作用を伴う社会ネットワークをハイパーグラフにより表現し、密に相互作用し合う個人の集団、つまり高次コミュニティ構造を正確に推定および可視化する技術が求められています。本研究では、現実のハイパーグラフの構造的特徴を考慮して高次コミュニティ構造を推定する確率的ブロックモデルを提案し、推定した高次コミュニティ構造を正確に保存したままノードを低次元空間に埋め込む方法を開拓します。
研究領域次世代AIを築く数理・情報科学の革新
  • 主な研究成果

    (3件)

すべて 2024

すべて 雑誌論文 (3件) (査読あり 3件、 オープンアクセス 3件)

  • [雑誌論文] Inference and Visualization of Community Structure in Attributed Hypergraphs Using Mixed-Membership Stochastic Block Models2024

    • 著者名
      Kazuki Nakajima, Takeaki Uno
    • 雑誌名

      Social Network Analysis and Mining

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Inference and visualization of community structure in grant collaboration hypergraphs2024

    • 著者名
      Kazuki Nakajima, Takeaki Uno
    • 雑誌名

      The 13th International Conference on Complex Networks and Their Applications (2024)

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Estimating hyperedge size distribution via random walk on hypergraphs2024

    • 著者名
      Masanao Kodakari, Kazuki Nakajima, Masaki Aida
    • 雑誌名

      The 13th International Conference on Complex Networks and Their Applications (2024)

    • 査読あり / オープンアクセス

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2024-12-19   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2026-09-08  

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