
We propose a simple method to extract the community structure of large networks. Our method is a heuristic method that is based on modularity optimization. It is shown to outperform all other known community detection method in terms of computation time. Moreover, the quality of the communities detected is very good, as measured by the so-called modularity. This is shown first by identifying langu
近年、商品、学術文献、Webページなどが膨大に集積されるようになった。そのため、嗜好や要求に合うものを、利用者自身が、膨大なデータの中から見つけだすのが困難になってきている。そこで、利用者の代わりに、嗜好や要求に即したものを見つける推薦システムが開発された。 そのような推薦システムには、検索対象の特徴を利用する「内容に基づくフィルタリング」と、「口コミ」による推薦を自動化した「協調フィルタリング」の二つの手法がある。本研究では、後者の手法を改良した。 まず、協調フィルタリングの概略を述べる。この推薦システムには、いろいろな検索対象について、その好き嫌いを多くの人に尋ねた結果を集積したデータベースが事前に用意されているとする。推薦システムは、図1のような手順で利用者Aさんが好みそうなものを推薦する。(1)Aさんは幾つかの検索対象について、その好き嫌いを示すことで、嗜好を提示する。
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