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タイトル: データストリームに対する相関ルールを用いたコミュニティの時系列解析
著者: 山口, 雄大
新美, 礼彦
アブストラクト: 本研究では、データストリームの膨大なデータが時間的に変化するという特性に着目し、そのデータ中で発生した、変化のシナリオを抽出する手法を提案する。変化のシナリオとは、データ中において、何らかのトピックがいつ発生し、どのように発展したのかといった変化の過程を示す。本研究のアプローチは、データストリームの時間的変化をグラフ系列として表現し、密な部分グラフ構造(コミュニティ)の変化をトピックスの変化として抽出するというものである。コミュニティの変化を解析するに際して、コミュニティを構成するノードの変遷に着目し、それを相関ルールとして解析することで、その変化を同定する。ソーシャルブックマークデータに対して、この手法を適用することで、長期間にわたって、同じページをブックマークしているユーザコミュニティを抽出することができた。
研究業績種別: 国内学会/Domestic Conference
資料種別: Conference Paper
査読有無: なし/no
単著共著: 共著/joint
発表雑誌名,発表学会名など: 2010年度人工知能学会全国大会論文集
年月日: 2010年6月
出現コレクション:新美 礼彦

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