[6D]グラフ分析

16:00 〜 16:25

[6D-01] 動的に変化するモチーフ遷移傾向を捉えた帰納的な時間グラフ生成手法

*菊地 良将¹、高橋 拓豊¹、中山 樹¹、三谷 貴宏¹、鬼塚 真¹ (1. 大坂大学大学院情報科学研究科鬼塚研究室)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

時間グラフ、グラフ生成、モチーフ

時間グラフ生成はネットワーク分析や将来予測に重要であるが, 従来手法は現実グラフの複雑な時間的・構造的特徴再現, 計算コスト, 学習データにないノード・エッジを含む帰納的生成に課題があった. 実時間グラフは, 時間モチーフと呼ばれる局所構造が複雑に絡み合い発展する. 本研究は1)入力特性再現, 2)高スケーラビリティ, 3)帰納的生成を満たすMIG(Motif-based Inductive temporal graph Generative method)を提案する. MIGはノードID非依存でモチーフの開始・遷移・接続パターンを確率的にモデル化し, 推定した分布に従い段階的にモチーフを成長させることで新たな時間グラフを生成する.実データ実験によりMIGは従来手法を凌駕し, 構造・時間的特徴再現性, 計算効率, 学習データ外要素生成能力に優れることを示した.