グラフサイズの影響を受けにくい適応型RWCの提案

抄録

ソーシャルグラフの対立構造を定量化する研究が行われているが，小規模グラフに対して適切に定量できないことや，計算時のパラメータを経験的に設定する必要があるといった問題が存在する．そこで本稿ではグラフサイズの影響を受けにくく，パラメータ設定を必要としない新しいグラフの分極度である適応型RWC（A-RWC）を提案すると共に，その有効性について述べる．まず初めに，人工グラフを用いたA-RWCの妥当性検証を行うことで，グラフの分極度としての有効性を示す．また，既存のグラフデータセットを用いて既存手法とA-RWCの結果を比較し，A-RWCの妥当性を示すとともに，小規模グラフに対するA-RWCの有効性を示す．さらに，Twitterのリツイートグラフを用いて既存手法とA-RWCの結果を比較し，グラフの統計量，可視化結果から妥当性を検証する．