大規模ネットワークのコミュニティ階層構造を高速に抽出する - cameraLady
論文を読んだので内容のメモ．訳すというよりはボクの解釈のメモです．先日のエントリ 気が向いたので研究について書く は前置きでした． Fast unfolding of community hierarchies in large networks アブストラクト ソーシャル系のサービスは秩序と乱雑さを併せ持つ複雑ネットワークとして捉えられる．SNS や携帯電話のネットワーク，Web のように大規模なものにおいては，その全体構造を把握するための解析手法が求められている． ネットワークを密に結合したノード集合であるコミュニティ(ここではクラスタと同意)に分解するアプローチは有効だ．SNS などからコミュニティを抽出することで，トピックについて知ることができる．さらに，得られたコミュニティをノードしてメタネットワークを生成すれば，ネットワークの構造を視覚的に把握できるようになるだろう． この論文
ニコニコ動画、学術研究の対象に--ユーザーによって淘汰される「タグ」の可能性
再生中の動画上にコメントを付け、視聴者同士で盛り上がれる「ニコニコ動画」。動画の上に文字を流すというインターフェースが斬新で注目を集めているが、ニコニコ動画にはそれ以外にも独自の仕組みを持つ機能が多数存在している。動画の分類をするために付けられるタグも、その1つだ。そしてこのタグに注目した研究論文が2008年、人工知能学会 知識ベースシステム研究会にて発表された。 「ニコニコ動画におけるタグ共起ネットワークの特徴抽出」と題したこの論文は、北海道大学大学院情報科学研究科に所属していた伊藤聖修氏によって提出された。動画に付けられたタグ同士の関連性から、現在注目すべきタグを発見できるのではないか――大学院でネットワーク理論を学んでいた伊藤氏は、ニコニコ動画を見てこのように考えた。 ニコニコ動画に注目したのは、1ユーザーとして使っていたというだけでなく、独特なタグのシステムが面白いと感じたからだ。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
