著者

山田 武士 斉藤 和己 上田 修功

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 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.44, no.9, pp.2401-2408, 2003-09-15

被引用文献数

3

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ネットワークで表現されたデータを低次元ユークリッド空間へ埋め込む新たな方法を提案する.本手法では,ネットワークの隣接行列が定義するノード間の離散類似度と,現在の埋め込み配置から導かれる連続類似度との間のクロスエントロピーを最小にすることによって最適な配置を求める.さらに,与えられた埋め込みにおいてにおいて,ノードの接続関係がいかに忠実に再現されているかを定量的に評価する新たな評価尺度を提案する.最後に実際のネットワークデータを用いた実験によって,本手法の有効性を検証した.We present a novel approach to embed network data into a low dimensional Euclidean space. Theproposed method attempts to minimize cross-entropy between the discrete node similarity measure induced by theadjacency matrix and the continuous node similarity function derivedfrom current embedded node positions.We also propose a natural criterion to effectively evaluate an embeddednetwork layout in terms of how well node connectivities are preserved.Experiments using real network data show the effectiveness of theproposed method.

著者

木村 昌弘 斉藤 和己 大原 剛三 元田 浩

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

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ソーシャルネットワーク内での意見形成に関して、その代表的な数理モデルである投票者モデルに時間減衰ダイナミクスを組み込ん だ確率モデルを提案する。ソーシャルメディアの実データを用いた実験により、その有効性を示す。

著者

木村 昌弘 斉藤 和己 上田 修功

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告. ICS, [知能と複雑系] (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2004, no.85, pp.155-162, 2004-08-04

参考文献数

12

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Web上で日々流通する大量の情報に基づいて,米国同時多発テロのようなある種の例外的な社会現象を検出する問題を考察する.本稿では特に,あるカテゴリーに属する文書群の時系列データに基づいて,その中でアウトブレークしたトピック(ホットトピック)と,その存在期間を抽出する手法を提案する.社会ニュースの実データおよび,国際ニュースの実データを用いた実験により,提案法の有効性を検証する.

著者

斉藤 和己 石川 眞澄

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.103, no.465, pp.13-18, 2003-11-14

被引用文献数

1

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本稿では,単語頻度ベクトルで表現される文章と,自己組織化するニューロン参照ベクトル間の距離として,通常のユークリッド自乗誤差,多項分布に基づく対数ゆう度,およびコサイン類似度のそれぞれを用いる自己組織化マップ(SOM)について考える.これら距離定義を用いたSOMを統計モデルの観点で定式化するとともに,それらの学習アルゴリズムを導出する.3種のベンヂマーク文書データを用いた評価実験では,定式化した各SOMモデルにおける分類性能や自己組織化マップを比較する.