著者

伏見 卓恭 斉藤 和巳 池田 哲夫 風間 一洋

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.6, no.2, pp.137-146, 2013-08-21

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本稿では,情報の発信や受信,片思いや両想いなどリンクの向きとして表れるノードの役割に着目し,有向ネットワークから機能的に類似するノード群で構成される機能コミュニティを抽出する手法を提案する.提案法の有効性を検証するとともに,無向化したネットワークに対する結果と比較し違いを分析する.また,ネットワークの局所的なリンク構造を分析するネットワークモチーフを用いた手法とも比較する.複数のネットワークを用いた評価実験から,無向化したネットワークに対する分析やモチーフを用いた手法では抽出できないノードの機能を,提案手法では抽出できることを示す.さらに,提案法におけるPageRank計算時の大域ジャンプ確率の大小が処理結果を左右するため,実ネットワークを用いて本手法に最適な大域ジャンプ確率を検討する.評価実験より,大域ジャンプ確率をα≃0 にすると,有向ネットワーク内のノード群が有する多様な機能によるコミュニティ抽出結果が得られることも示す.In this paper, in order to detect nodes' functions such as sending/receiving information, one-way/bidirectional relationships and so forth, we propose a method for extracting communities each of which consists of functionally similar nodes from directed networks. We confirm effectiveness and usefulness of our proposed method in comparison with two methods, a standard functional community extraction method intended for undirected networks and a method based on network motif analysis which reveals local link structures. From our experimental results using artificial and real networks, we show that our method can extract some reasonable functional communities which can not be extracted by two comparison methods. We also analyze the values of global jump probabilities which affect the results of community extraction in the PageRank calculation step of our proposed method. We show that, when we set the values of global jump probabilities as α≃0, then, we can obtain reasonable communities by various function of nodes from our experiments.