特許ウォッチ

公開番号2025130633
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-08
出願番号2024027943
出願日2024-02-27
発明の名称解析システム、コンピュータ実装方法、及びコンピュータプログラム
出願人国立大学法人神戸大学
代理人個人
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20250901BHJP(計算;計数)
要約【課題】次数分布に適合するようにランダムに生成された複数のネットワークは、次数分布に矛盾しないように生成されているだけで、同一の次数を持つ頂点を区別できない。
【解決手段】開示の解析システムは、複数の要素に関するデータである解析対象データを取得し、複数のネットワークをランダムに生成し、前記複数のネットワークに基づく解析をする、ことを含む動作を実行するプロセッサを備える。前記解析対象データは、前記複数の要素それぞれに対応付けられた他要素数を含み、前記他要素数は、前記複数の要素それぞれに関連する他の要素の数を示し、ランダムに生成される前記複数のネットワークそれぞれは、前記複数の要素に1対1対応する頂点を有し、各頂点は、各頂点に対応する要素に対応付けられた他要素数に応じた数の枝を有する。
【選択図】図8
特許請求の範囲【請求項１】
複数の要素に関するデータである解析対象データを取得し、
複数のネットワークをランダムに生成し、
前記複数のネットワークに基づく解析をする、
ことを含む動作を実行するプロセッサを備え、
前記解析対象データは、前記複数の要素それぞれに対応付けられた他要素数を含み、
前記他要素数は、前記複数の要素それぞれに関連する他の要素の数を示し、
ランダムに生成される前記複数のネットワークそれぞれは、前記複数の要素に１対１対応する頂点を有し、各頂点は、各頂点に対応する要素に対応付けられた他要素数に応じた数の枝を有する、
解析システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記複数のネットワークをランダムに生成することは、
生成される前記複数のネットワークそれぞれにおいて、各頂点に対し、各頂点に対応する要素に対応付けられた他要素数に応じた数の枝を割り振り、各頂点に割り振られた枝をランダムに接続する、
ことを含む、
請求項１に記載の解析システム。
【請求項３】
前記解析対象データは、前記複数の要素それぞれを識別するための要素識別子を更に含み、各要素識別子と各他要素数とは対応付けられており、
前記複数のネットワークをランダムに生成することは、
生成される前記複数のネットワークそれぞれにおいて、
前記複数の要素の数に応じた数の頂点それぞれに、前記要素識別子を対応付け、
各頂点に対して、各頂点に対応付けられた前記要素識別子に対応付けられた他要素数に応じた数の枝を割り振り、
各頂点に割り振られた枝をランダムに接続する、
ことを含む、
請求項１に記載の解析システム。
【請求項４】
前記解析対象データは、特徴データを更に含み、
前記特徴データは、各要素の特徴であって、前記他要素数以外の特徴を示すデータである、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項５】
前記複数のネットワークに基づく解析をすることは、前記特徴データを用いて前記複数のネットワークを解析することを含む、
請求項４に記載の解析システム。
【請求項６】
前記特徴データを用いて前記複数のネットワークを解析することは、前記特徴データを用いて、頂点に関する特徴量を、前記複数のネットワークに基づいて計算することを含む、
請求項５に記載の解析システム。
【請求項７】
前記特徴データを用いて前記複数のネットワークを解析することは、前記特徴データを用いて、複数の頂点それぞれの特徴量を、前記複数のネットワークに基づいて計算することを含む、
請求項５に記載の解析システム。
【請求項８】
前記特徴データを用いて前記複数のネットワークを解析することは、前記特徴データから判定可能な第１条件を満たす頂点の第１グループ及び前記第１条件を満たさない頂点の第２グループの少なくともいずれか一方を求め、前記第１グループ及び前記第２グループの少なくともいずれか一方に関する特徴量を、前記複数のネットワークに基づいて計算することを含む、
請求項５に記載の解析システム。
【請求項９】
前記複数のネットワークを解析することは、前記複数のネットワークにおいて、複数の頂点それぞれの特徴量を計算し、前記特徴量から判定可能な条件を満たす頂点のグループを求めることを含む、
請求項１に記載の解析システム。
【請求項１０】
前記特徴データを用いて前記複数のネットワークを解析することは、前記複数のネットワークにおいて、複数の頂点それぞれの特徴量を計算し、前記特徴量から判定可能な条件を満たす頂点のグループを求め、前記グループに含まれる頂点を、前記特徴データを用いて解析することを含む、
請求項５に記載の解析システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、解析システム、コンピュータ実装方法、及びコンピュータプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
非特許文献１は、コミュニティの各メンバーの交流人数のアンケート結果をネットワークの頂点の次数分布として扱い、そのような次数分布に適合するネットワークをランダムに生成し、ネットワーク特徴量を推定することを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００８－２１０３６３号公報
【非特許文献】
【０００４】
徐百歌他、「交流アンケートデータからのネットワーク特徴量推定について」、日本応用数理学会２０２２年度年会講演予稿集、一般社団法人日本応用数理学会、２０２２年
【発明の概要】
【０００５】
非特許文献１に記載の技術では、ネットワーク全体としての大域的な特徴（ネットワークによって表される集団全体の特徴）は解析できるが、ネットワークによって表される集団に所属している個人を解析できないという問題がある。これは、次数分布に適合するようにランダムに生成された複数のネットワークは、次数分布に矛盾しないように生成されているだけで、同一の次数を持つ頂点を区別できないものだからである。なお、かかる問題は、ネットワークによって表される集団に所属する要素が、個人以外である場合にも生じ得る。
【０００６】
したがって、かかる問題の解決が望まれる。
【０００７】
本開示のある側面は、解析システムである。開示の解析システムは、複数の要素に関するデータである解析対象データを取得し、複数のネットワークをランダムに生成し、前記複数のネットワークに基づく解析をする、ことを含む動作を実行するプロセッサを備える。前記解析対象データは、前記複数の要素それぞれに対応付けられた他要素数を含む。前記他要素数は、前記複数の要素それぞれに関連する他の要素の数を示す。ランダムに生成される前記複数のネットワークそれぞれは、前記複数の要素に１対１対応する頂点を有する。各頂点は、各頂点に対応する要素に対応付けられた他要素数に応じた数の枝を有する。
【０００８】
本開示の他の側面は、コンピュータ実装方法及びコンピュータプログラムである。
【０００９】
更なる詳細は、後述の実施形態として説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、解析システムの構成図である。
図２は、解析の処理手順を示すフローチャートである。
図３は、参考例に係る解析システムの入出力例を示す図である。
図４は、参考例におけるｎ個のネットワークの生成手順を示すフローチャートである。
図５（Ａ）は、交流人数分布を示すグラフであり、図５（Ｂ）は、交流人数分布を示す配列である。
図６は、参考例における枝の割り振りの説明図である。
図７は、実施形態に係る解析システムの入出力例を示す図である。
図８は、実施形態におけるｎ個のネットワークの生成手順を示すフローチャートである。
図９は、実施形態の解析対象データを示す図である。
図１０は、実施形態における枝の割り振りの説明図である。
図１１は、生成されたネットワークを示す図である。
図１２は、解析例を示す図である。
図１３（Ａ）は、ネットワーク全体での三角形の数の説明図であり、図１３（Ｂ）は三角形の説明図である。
図１４は、ｎ個のネットワークに基づく解析結果の例を示す図である。
図１５は、三角形に所属する確率及び頂点が所属している三角形の数の期待値の説明図である。
図１６は、ネットワークの可視化図（表示用ネットワーク）を示す。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許