情報処理学会で発表してきました

3月8日、「Twitterの@messageで構成される成長ネットワークの分析」と題して発表しました。

複雑ネットワークの評価手法としてスモールワールド、スケールフリー、クラスタ性、各種中心性などの静的なネットワークに対して利用されてきた指標がありますが、今回は、成長ネットワークに対して動的な指標を適用し、各種指標の変化を見るといった内容でした。

ここで言う成長ネットワークとは、Twitter上での@messageによって構成されるものをさします。

すなわち、

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図の矢印のように、あるユーザから@userで与えられたユーザにリンクを張るようにします。各Tweetには時刻がついているので、それを使って成長を見ます。

指標は
・緻密化べき乗則(Leskovec2005)
http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/kdd05-time.pdf: Graphs over Time Densification Laws, Shrinking Diameters and Possible Explanations
・連結成分数
・Gini係数


を使っています。
指標自体が新しくはないですが、大規模な成長ネットワーク(ノード450万,リンク5000万)に対する適用という形では、なかなか見られなかったのではないかと思います。


資料を公開していいのかわからないので、うまく伝わらない…

また、結果として学生奨励賞を頂きました。
先生方に手厚くご指導をしていただいていた中で、賞という結果でお返しできたのは素直にうれしいですが、研究内容としてもまだまだ発展させていけると思いますし、これまでご指導いただいてきたところをしっかりと結果としてお返しするためにも、努力していきます。