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J-GLOBAL ID：201402243999258141   整理番号：14A1081172

「企業におけるAI研究の最前線」大規模グラフ構造データからのコミュニティ抽出と重要度計算-高速化への取組みと応用-

著者 (5件)： 飯田恭弘 (NTT ソフトウェアイノベーションセ) ,  岸本康成 (NTT ソフトウェアイノベーションセ) ,  藤原靖宏 (NTT ソフトウェアイノベーションセ) ,  塩川浩昭 (NTT ソフトウェアイノベーションセ) ,  鬼塚真 (大阪大 大学院情報科学研究科)
資料名： 人工知能  (人工知能学会誌)
巻： 29  号： 5  ページ： 472-479  発行年： 2014年09月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 2188-2266  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ソーシャルメディアの普及に伴ってビッグデータの持つデータ構造が,単純な表構造からグラフ構造へとシフトしている。本論文では,グラフ構造を持つデータから価値のある知識を獲得するグラフマイニング研究を概説した。特に,エッジが密なノード群を抽出するコミュニティ抽出手法としてMin-max cut,Normalized cut,Modularity,SCANを紹介した。また,Webページの重要性を計算するPageRankと,よく訪問するノードやその近傍ノードの重要性を高めるPersonalized PageRankについて述べた。一方,大規模なグラフ構造から有益な情報をタイムリーに抽出し,ビジネスに活用し続けるには何度も分析が必要になる。そこで,切り出した部分グラフがランダムグラフから異なるほどよい値となる,Modularityの最大化によるコミュニティ抽出の高速化,及びPersonalized PageRank計算の高速化の取組みを示した。さらに,グラフマイニング結果の可視化ツールを紹介し,1)Wikipediaデータに基づく人のつながりの分析,2)論文データに基づく技術動向の分析,3)ポータルサイトやEC(Electronic Commerce)サイトのアクセスログに基づく情報推薦,4)コミュニティ抽出による人口動態や道路混雑状況の計算処理コストの平準化といった応用について述べた。

シソーラス用語： *人工知能 ,  研究開発 ,  *グラフ ,  *知識獲得 ,  *データマイニング ,  コミュニティ ,  節点 ,  *ネットワーク構造 ,  大規模系 ,  情報抽出 ,  データ ,  電子辞書 ,  取引 ,  記録 ,  情報システム ,  電子商取引
準シソーラス用語： eコマース ,  Wikipedia ,  アクセスログ ,  *グラフマイニング ,  ビッグデータ ,  ランダムグラフ ,  リコメンデーションシステム

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

引用文献 (34件)：

• [Abin 14] Abin, A. A. Mandisoltani, F. and Beigy, H.: Wise image segmentation based on community detection, The Imaging Science Journal, Vol. 62, No. 6, pp. 327-336 (2014)
• [Aggarwal 11] Aggarwal, C. C.: Social Network Data Analytics, 1st edition, Springer Publishing Company, Incorporated (2011)
• [Avrachenkov 11] Avrachenkov, K. and Litvak, N.: Quick detection of top-k personalized PageRank lists, Proc. WAW (2011)
• [Balmin 04] Balmin, A., Hristidis, V. and Papakonstantinou, Y. Objectrank: Authority-based keyword search in databases, Proc. VLDB (2003)
• [Bastian 09] Bastian, M., Heymann, S. and Jacomy, M.: Gephi: An open source software for exploring and manipulating networks, Proc. ICWSM (2009)

タイトルに関連する用語 (10件)： 企業 ,  AI ,  研究 ,  大規模 ,  グラフ構造 ,  コミュニティ抽出 ,  重要度 ,  計算 ,  高速化 ,  応用