- 著者
- 伏見 卓恭 品川 政太朗
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能 (ISSN:21882266)
- 巻号頁・発行日
- vol.39, no.1, pp.49, 2024-01-01 (Released:2024-01-01)
3 0 0 0 OA コミュニティメディアからの知識抽出に基づくソーシャルキャピタルの変容過程の解明
リアルとサイバー複合空間を対象に,知識創造社会を支える第3の社会資本と言われるソーシャルキャピタルの形成・変容過程を解明する.我々の実生活と不可分な存在となっているツイッターから,リアル空間における生活を支援するツイート抽出・生活の局面ラベルを付与する手法を提案した.コミュニティのノード機能に着目することで,構造的特性と意味的特性を表す中心性指標も提案した.急速に拡大しているテキストコミュニケーションにおける話者の役割や親密さを推定する手法を提案した.また,テキスト投稿時の意図推定や意見分析に有効な特徴量の考察,変化変容を扱うための系列データを対象とする機械学習手法の考案にも取り組んだ.
- 著者
- 小林 靖明 伏見 卓恭
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能 (ISSN:21882266)
- 巻号頁・発行日
- vol.38, no.1, pp.45, 2023-01-01 (Released:2023-01-01)
2 0 0 0 ネットワーク機能コミュニティ抽出法
- 著者
- 伏見 卓恭 斉藤 和巳 風間 一洋
- 出版者
- 日本データベース学会
- 雑誌
- 日本データベース学会論文誌 (ISSN:18831060)
- 巻号頁・発行日
- vol.10, no.3, pp.13-18, 2012-02
2 0 0 0 OA ジニ係数による多重有向グラフとしてのFavoritesネットワークの分析
- 著者
- 加藤 翔子 小出 明弘 伏見 卓恭 斉藤 和巳
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.26, 2012
新たなユーザー嗜好モデルの構築に向けた一歩として,TwitterのFavorite機能を多重有向グラフとして捉え,Favoriteする頻度がユーザー毎に異なる点に着目し,格差を評価するジニ係数を用いて分析した.具体的には,出・入次数のジニ係数をユーザー毎に求め,相関関係,出・入次数との関係,近接度・媒介度との関係をそれぞれ探究した.また,mention機能についても同様の分析し,結果を比較した.
- 著者
- 稲福 和史 伏見 卓恭 佐藤 哲司
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会
- 巻号頁・発行日
- vol.120, 2020
- 著者
- 伏見 卓恭 斉藤 和巳 池田 哲夫 武藤 伸明
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18804535)
- 巻号頁・発行日
- vol.96, no.5, pp.1158-1165, 2013-05-01
社会ネットワーク分析の分野で重要ノードを抽出する指標として中心性指標が提案されており,これらはノードの独立的な性質により,各ノードをランキングする手法である.本論文では,集合内での各ノードの協調的振舞いを想定して,任意のノード群に対する指標として拡張した集合中心性を提案する.集合中心性は,集合内で各ノードが互いに影響し合う点を考慮し,集合としての中心性値が高くなるようなノード集合を抽出する.集合次数中心性を求める問題はK-vertex covering問題に帰着し,集合近接中心性を求める問題はK-median問題に帰着できることを示す.集合媒介中心性においてK個の重要ノードを選定する問題は,看板配置問題という新たな数理問題の一解法であることを示す.更に,集合媒介中心性を効率的に求めるアルゴリズムを提案する.複数の構造の異なるネットワークを対象とした評価実験より,道路網上への看板配置問題への応用が期待できることを示す.
1 0 0 0 リンクの向きに着目した機能コミュニティとモチーフの関係分析
- 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
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.
1 0 0 0 OA 中心性に基づく大規模ネットワーク粗視化法の提案
- 著者
- 伏見 卓恭 斉藤 和巳 池田 哲夫 武藤 伸明
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.26, 2012
ネットワーク全体構造を定性的に評価する手法として,可視化が多く用いられている.大規模ネットワークを対象とする場合,全てのノードを描画するには限界がある.本研究では,中心性概念による重要ノードに着目し,ネットワークを粗視化する手法を提案する.現実の交差点ネットワークを対象に,本質的な骨格の鮮明化およびオリジナルネットワークの統計量の保存という観点により評価し,提案法の有効性を示す.