特集記事
複雑ネットワークの機能コミュニティ構造の可視化
2016 年 36 巻 141 号 p. 14-20
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2016 年 36 巻 141 号 p. 14-20
本稿では，複雑な構造を有するネットワークの特徴や機能を視覚的に明らかにするために，従来とは異なる視点のコミュニティを抽出し，コミュニティごとに色分けしてノードを可視化するフレームワークについて解説する．ネットワークを構成する各ノードはそれぞれ固有の機能や役割を有し，他のノードと相互に影響を及ぼし合っている．本稿では，従来の密結合しているノード群としてのコミュニティとは異なり，類似の機能を有するノード群を機能コミュニティと称し抽出する．具体的には，PageRankモデルにより得られるスコアの収束曲線をノードの機能を表現するベクトルとして構築し，ベクトル間の類似度によりノード群を分類する．このフレームワークを人工ネットワークに適用することで機能コミュニティの性質を示すとともに，Webのハイパーリンクネットワーク，道路網に適用し，実データにおける抽出されたノード機能が妥当なものかについて確認する．
