Contents Intro.

世の中に存在するデータの多くは、データ間の相互作用や関係に着目することによって、ネットワークもしくはグラフとして表現することができます。特にインターネットのように大規模なデータを効率的に解析するためには、個々のデータのミクロな解析よりも、データ間の関係性に着目したなマクロな解析が効果的です。本講義では、ネットワーク全体の構造的特徴の抽出や、未知の関係の予測、さらには可視化など、最近ネットワーク科学として注目されている基本的な解析手法を踏まえて、さらに、機械学習手法に基づく関係データのマイニング手法の最新の話題について出来るだけ易しく説明します。

Details

Publication year

2009

Form

電子化映像資料(1時間24分3秒)

Series title

情報科学研究科・ゼミナール講演 ; 平成21年度

Note

講演者所属: NTTコミュニケーション科学基礎研究所・本学コミュニケーション学講座(連携)

講演日: 平成21年4月20日

講演場所: 情報科学研究科大講義室

Country of publication

Japan

Title language

Japanese (jpn)

Language of texts

Japanese (jpn)

Author information

山田, 武士 (ヤマダ, タケシ)