木構造を用いたグラフ分割の構造変化検知
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概要
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本稿では,重み付き2部グラフの時系列データからグラフ分割構造を推定し,その変化を検知する手法を提案する.グラフ分割はコミュニティの抽出において重要であり、また、その変化を捉えることは重大なイベントの気づきをあたえるという意味で重要である.具体的には,木構造を用いた階層的なノードのクラスタリングに基づくグラフ分割を考え,木構造の変化を記述長最小原理に基づいて検出する.また,Sun,et.a1.のGraphScopeと呼ばれる従来手法と人工データと実データを用いて比較することにより,本手法の有効性を実験的に検証する.
- 2012-08-26
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