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多重有向コア抽出法によるTwitterデータの震災時と通常時の特性比較
○加藤翔子，斉藤和巳（静岡県大），風間一洋（和歌山大），佐藤哲司（筑波大）
本稿では，東日本大震災前後と定常時におけるTwitterのreplyデータを多重有向グラフ化し，コア抽出分解をおこなう．
抽出手法には，単純無向グラフのコア抽出をおこなうSR(Spectral Relaxation)法を多重有向に拡張したMDSR(Multi-Directed-SR)法を用いる．
MDSR法は，多重有向隣接行列の右固有ベクトルと左固有ベクトルを2値に量子化してコア部を抽出する．
さらに，隣接行列から抽出したコア部に含まれるリンクを削除した後に上記の処理を適用し，再帰的にコア部を抽出する．
右固有ベクトルはHITSアルゴリズムのAuthority度ベクトル，左固有ベクトルはHub度ベクトルに対応する．
コア内のAuthorityノードとHubノードの比率の分布を見ることで，2つのデータのネットワーク構造を比較する．
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