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動的近傍競合学習によるコミュニティ分割手法
○小野寺大地，鈴木育男，山本雅人，古川正志（北大）
我々の社会は無数の人間が相互に関係を持ちながら成り立っている．これらは，単体で見れば個性など様々な特性が存在するが，関係という一点を見ることで一つの大きなネットワークとみなすことができる．このネットワーク内での関係をリンクと呼び，コミュニティとはノードの特性に関係なくリンクが密に結合したネットワークの部分集合を指す．
コミュニティ分割は，ネットワーク上のコミュニティを取り出し，それらの特性を解析することを目的としている．
これらを解決するアルゴリズムとしてCNM法など既存手法が挙げられるが，ノード数が多いネットワークやリンク密度が高いネットワークには適用が難しい．
本研究では，学習近傍が動的に変化する競合学習を用いることで，この問題を解決する手法を提案する．