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J-GLOBAL ID：201702290643663659   整理番号：17A0930748

ネットワーク上での特徴量分布を考慮したアノテーション付与法

Annotation Method Considering Feature Distribution over Network Structure

著者 (4件)： 伏見卓恭 (東京工科大 コンピュータサイエンス) ,  佐藤哲司 (筑波大 図書館情報メディア系) ,  斉藤和巳 (静岡県大 経営情報) ,  風間一洋 (和歌山大 システム工)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 58  号： 6  ページ： 1246-1257 (WEB ONLY)  発行年： 2017年06月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ある種のネットワークでは,隣接するノードどうしは互いに類似の特徴量を持つ傾向が発見されている。しかし一般に,ネットワーク上のすべてのノードが類似の特徴量を有するわけではなく,特徴量分布の変化点が存在すると想定できる。すなわち,ネットワーク上の一部のノード群を抽出したとき,その特徴量分布は他のノード群上の分布と大きく異なると仮定できる。さらに,特徴量分布は,分布の中心から距離が離れるに従って減衰していくと考えられる。そこで,各ノードの持つ特性や投稿内容などのコンテンツを特徴ベクトルで表現し,距離減衰重みを導入した合成ベクトルを考える。それらをクラスタリングすることで,特徴量が偏在する意味的凝集性と,ノード群が隣接する構造的凝集性のあるノード群を抽出し,各ノード群に偏在する特徴量を用いてアノテーションを付与する方法を提案する。また,すべてのノードの近隣に同数の類似ノードが存在するわけではなく,ノードによって減衰の程度を調整しなければならない。したがって,減衰重みを制御する指数減衰関数のパラメータをノードごとに推定する方法についても説明する。複数の実データを用いた評価実験により,推定したパラメータとノードの性質について考察する。さらに,クラスタリングして得られるノード群へのアノテーションの妥当性について,意味的凝集性と構造的凝集性を定量的に評価する。(著者抄録)

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *アノテーション ,  凝集 ,  *ネットワーク構造 ,  クラスタ化 ,  パラメータ推定 ,  減衰 ,  情報メディア
準シソーラス用語： 特徴量 ,  凝集性 ,  クラスタリング ,  距離減衰 ,  ソーシャルメディア

分類 (1件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

引用文献 (18件)：

• Clauset, A., Newman, M.E.J. and Moore, C.: Finding community structure in very large networks, Physical Review E, Vol.70, No.6, 066111 (online), DOI:10.1103/PhysRevE.70.066111 (2004).
• Domingos, P.: Mining Social Networks for Viral Marketing, IEEE Intelligent Systems, Vol.20, No.1, pp.80-82 (2005).
• Gruhl, D., Guha, R., Liben-Nowell, D. and Tomkins, A.: Information Diffusion Through Blogspace, Proc. 13th International Conference on World Wide Web, New York, NY, USA, ACM, pp.491-501 (2004).
• Kuramochi, T., Okada, N., Tanikawa, K., Hijikata, Y. and Nishida, S.: Community Extracting Using Intersection Graph and Content Analysis in Complex Network, Proc. 2012 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, WI-IAT ’12, Washington, DC, USA, IEEE Computer Society, Vol.1, pp.222-229 (2012).
• Mcauley, J. and Leskovec, J.: Learning to Discover Social Circles in Ego Networks, Advances in Neural Information Processing Systems 25, Pereira, F., Burges, C.J.C., Bottou, L. and Weinberger, K.Q. (Eds.), pp.539-547, Curran Associates, Inc. (2012).

タイトルに関連する用語 (3件)： 特徴量 ,  分布 ,  アノテーション