著者

湯浅 友幸 白山 晋

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第24回 (2010)

巻号頁・発行日

pp.1F2OS82, 2010 (Released:2018-07-30)

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インフルエンザなどの感染症流行の予測においてネットワーク構造の影響が指摘されるが,多くのネットワークについて調べられているわけではない.本稿では,様々なネットワークを用いて感染症流行シミュレーションを行い,ネットワーク構造の統計的指標と流行形態との関係性を明らかにする.

著者

三井 一平 内田 誠 白山晋

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知能と複雑系(ICS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.2, pp.17-24, 2006-01-12

被引用文献数

4

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多くのネットワークモデルが提唱されているが,ほとんどが人同士の繋がりのみをモデル化したものである.しかし,社会的ネットワークは,人同士の繋がりだけでなく,人と社会的コミュニティとの関係によっても規定される.例えば,SNSにおいては,コミュニティと呼ばれるグループが存在し,ネットワーク形成に重要な役割を果たしている.また,近年,いくつかのネットワークにおいて明らかにされつつある潜在的なコミュニティ構造にも影響しているものと考えられる.本研究では,SNSのコミュニティを陽なコミュニティ構造と考え,これを有するネットワークに対して,局所的・全体的な相互作用を考慮した,ネットワーク成長モデルを提案する.In the fleld of complex network research, many network models have been proposed, but most of them focused on modeling of link structure among each individual. On the contrary, social networks are composed not only of such individual links but also of social communities. For example, one of the main functions on SNS is the Community, which is like SIG (Special Interest Group) and also is explicit community. It is considered that the community in SNS will play an important role in formation of the network. Besides, this community may affect inherent community structure that has been found in some networks. In this paper, we focus on this community, and propose an evolving network model in an explicit community.

著者

湯浅 友幸 白山 晋

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:18840930)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.29, pp.1-7, 2010-12-09

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ネットワーク上の現象は大局的構造から説明されることが多く,局所的な見地から分析されることは少ない.本稿ではノードの性質に注目した新たな分析手法を提案する.提案手法では自己組織化マップ (SOM) を用いたノード分類に基づくシミュレーションの可視化と分析を行う.そして,2 つのシミュレーションモデルを用いた実験により提案手法の有効性を示す.Most researches concerning the influence of network strucuture on phenomena on the network are carried out based on relationships between global statistics of the network structure and characteristic properties of those phenomena, even though the local structure has a significant effect on dynamics of some pheomenon. In this paper, we propose a new analysis method for some phenomena on networks based on the categorization of nodes. First, local statistics such as the average path length, the clustering coefficient for a node are calculated and are given to each node. Secondly, the nodes are categorized by Self-Organizing Map (SOM) and are grouped. Characteristic properties of some phenomenon are visualized into the grouped nodes. From some numerical results using two simulation models, the validity of our method is examined.

著者

内田 誠 白山 晋

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.47, no.9, pp.2840-2349, 2006-09-15

参考文献数

18

被引用文献数

10

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###############################################################################################################################################################################################################################################################Recent development of communication networks based on information technologies has been producing a lot of virtual communities. It is bringing a new kind of social phenomenon, especially on the communities on the world wide webs, such as SNS (Social Networkig Service) and Weblog. It is considered that the SNS and the blogs are kinds of social networks of their users. From a viewpoint of the communication network, they become a new communication infrastructure and their influence become more profound. Because of this, the phenomena or functions observed in such networks are notable. In the latest studies on networks, some close relationships are pointed out between the structure and the function of networks. In this paper, we analyze a structure of a real SNS, comparing with several theoretical network models. We show that the SNS has an unique structure that conventional network models have not represented. Furthermore, taking notice of the function of the network, we estimate a model of the SNS network structure, based on the phenomena that derive from the network structure, as well as the structure itself.

著者

内田 誠 白山 晋

出版者

横断型基幹科学技術研究団体連合(横幹連合)

雑誌

横幹連合コンファレンス予稿集

巻号頁・発行日

vol.2005, pp.176-176, 2005

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近年の情報通信手段の発達によって、場所や組織の壁を越えた新たな個人間のコミュニケーションネットワークが形成されている。そのようなネットワークの1つとして本研究ではSNSに着目し、そのネットワーク構造上で生じる情報伝播の現象について実データを用いながら複雑ネットワーク分析と計算機シミュレーションによって分析する。さらに、理論的なネットワーク構造モデルとの比較によりSNSネットワークの特徴を明らかにする。

著者

白山 晋

雑誌

情報処理

巻号頁・発行日

vol.38, no.3, 1997-03-15

著者

湯浅 友幸 白山 晋

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.24, 2010

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インフルエンザなどの感染症流行の予測においてネットワーク構造の影響が指摘されるが,多くのネットワークについて調べられているわけではない.本稿では,様々なネットワークを用いて感染症流行シミュレーションを行い,ネットワーク構造の統計的指標と流行形態との関係性を明らかにする.

著者

永田 勝也 塚本 鋭 白山 晋

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.23, 2009

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クチコミなどによる,ネットワーク上のマーケティング戦略の研究が盛んになされている.本研究では,潜在リンクを保持するネットワークモデルを用いてネットワークを生成し,そのネットワーク上での情報伝播の特性を調べることで,潜在リンクが情報伝播に与える影響を探る.

著者

塚本 鋭 内田 誠 白山 晋

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.24, no.5, pp.438-445, 2009 (Released:2009-07-17)

参考文献数

14

被引用文献数

1 1

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We study how initial network structure affects the evolution of cooperation in a spatial prisoner's dilemma game. The network structure is characterized by various statistical properties. In those properties, we focus on the variance of degree distribution, and inquire how it affects the evolution of cooperation. Some interactions between the variance of degree distribution and other statistical properties such as degree correlation and cluster coefficient are investigated. Moreover we compare results of static networks with those of dynamical networks generated in a process of replacing links by natural selection. It is found that a scale-free network does not always promote the evolution of cooperation, and there exists an appropriate value of the variance, at which the cooperation progresses strongly. In addition, we find that the effects of degree correlation and cluster coefficient for the evolution of cooperation vary with different variances of degree distribution.

著者

安藤 英幸 大和 裕幸 堀 晃 増田 宏 白山 晋

出版者

公益社団法人日本船舶海洋工学会

雑誌

日本造船学会論文集 (ISSN:05148499)

巻号頁・発行日

no.192, pp.475-483, 2002-12

被引用文献数

1

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Machinery maintenance activities should be based on statistics and knowledge of past machinery failures, but it is often difficult to keep gathering those data in engineers' daily works. This paper describes an approach to acquire those data and knowledge from machinery failure reports, which are written as free texts, by applying text mining techniques. The method consists of three stages. The first state is event extraction. The term event represents a status of an object ; "damage of a piston ring" is an example of it. Each machinery failure reports is converted into a set of events in this stage. The second stage is to find relations between the events. To find taxonomic relations, we defined a lexical distance and direction measure to evaluate similarities among events. To find non-taxonomical relations, an association rule mining method is used. The third stage is evaluating extracted relations. Authors tested the proposing knowledge acquisition process with 136 machinery failure reports and expert engineers validated more than 80% relations are correct knowledge.

著者

内田 誠 白山 晋

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.23, no.6, pp.485-493, 2008 (Released:2008-08-26)

参考文献数

33

被引用文献数

1

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We investigate a factor of the `network effect' that affects on communication service markets by a multi-agent based simulation approach. The network effect is one of a market characteristic, whereby the benefit of a service or a product increase with use. So far, the network effect has been studied in terms of macroscopic metrics, and interaction patterns of consumers in the market were often ignored. To investigate an infulence of structures of the interaction patterns, we propose a multi-agent based model for a communication serivce market, in which embedded complex network structures are considered as an interaction pattern of agents. Using several complex network models as the interaction patterns, we study the dynamics of a market in which two providers are competing. By a series of simulations, we show that the structural properties of the complex networks, such as the clustering coefficient and degree correlations, are the major factors of the network effect. We also discuss an adequate model of the interaction pattern for reproducing the market dynamics in the real world by performing simulations exploiting with a real data of social network.

著者

三井一平内田誠白山晋 内田 誠 白山 晋

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知能と複雑系(ICS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.84, pp.7-14, 2006-07-28

被引用文献数

2

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近年 ネットワークモデルが盛んに提唱されているが,その多くは人同士の繋がりのみをモデル化している.しかし,社会的ネットワークは,人同士の繋がりだけでなく,人と社会的コミュニティとの関係によっても規定される.例えば SNSにおいては,コミュニティと呼ばれる趣味や属性のグループが存在し,SNS内のネットワーク形成に重要な役割を果たしていると考えられる.一方,様々なネットワークに対して,潜在的にクラスター構造が存在することが指摘され,その構造を顕在化するための方法や方法論が提案されている.本研究では,陽なコミュニティを有するSNSのネットワークにおける,コミュニティとクラスター構造の関係を明らかにする.In the field of complex network resarch, many network models have been proposed, but most of them focused on modeling of link structure among dach indivisual.On the contrary,social networks are composed not only of such individual links but also of soocial communities. For example, one of the main functions on SNS is the Communitiy, which is like SIG(Special interest group) and also is explicit community. It is considered that the community in SNS will play an important role in formation of the network. Besids, this community may affect inherent community structure that has been found in some networks. In this paper, we focus on this community,and reveal the relationship beteen the community and inherent community structure.