重みなしネットワークデータに対するクラスタリングとその評価

抄録

実世界から得られるネットワークデータは、エッジの接続情報のみで構成されているものがほとんどである。クラスタリングを用いて、ネットワークデータの解析を行うには、ノード間の重みあるいは非類似度が必要となる。様々な重み付けの方法が提案されているが、どの重み付けがどのような特徴を持つデータに適切かは十分議論されていない。本研究では、重みなしネットワークデータへの適切な重み付けの方法を検証するために、エッジの接続情報から算出される、隣接行列に基づくユークリッド距離および拡散カーネルの2種類を用いる。次に、非類似度を求め、k-medoids法およびLouvain法でクラスタリングを行い、妥当性基準による評価を行った。その結果、拡散カーネルを用いた重み付けが有効であることが確認された。