構造に基づくリンクの役割発見

抄録

本研究の目的は，ネットワークにおけるリンクを類似した構造を持つリンク群に分割し，リンク群の役割を探索することで，リンクの性質を理解することである．手法として，リンクの役割発見を行うための汎用的なフレームワークを提案する．提案フレームワークは，リンクをノードとして扱う辺双対グラフ及び構造に注目した表現学習であるstruc2vecを用いる．ベンチマークネットワークを可視化することで，類似した関係性を持つリンク群が近い表現を持つことを確認し，クラスタリングによって，類似リンクに役割をラベリングすることで，リンクの性質が理解できることを示す．今後の課題は，クラスター数を自動的に定めるアルゴリズムの導入と，現実世界のデータセットに対して本手法を適用し，情報をマイニングすることである．