ノード数の制約に基づくネットワーククラスタリングの検討

抄録

代表的なネットワーククラスタリング手法の1つにLouvain法がある。Louvain法は高速なコミュニティ抽出手法としてよく知られている。しかしLouvain法では適切に構造を捉えることができないデータも存在する。そこで本稿では、そのようなデータの構造を適切に捉えられる手法を提案する。提案手法はクラスタ内のノード数に関する制約条件に基づき、線形計画問題を解いてk- medoidsの目的関数を最適化する手法である。 Louvain法がエッジ数に着目しているのに対し、提案手法はノード数に着目しているため、デ ータに対して異なったアプローチができると考えられる。 本稿では、いくつかの重みなしネットワークデータに対して提案手法を適用し、精度、処理速度の観点から有用性を検証する。実験から、複数の小さいサイズを持つクラスタのみで構成されるデータに対して、提案手法はLouvain法よりも短い処理時間でデータの構造を適切に捉えられていることが確認できた。