複数種類のリンク情報を用いたノードの分類予測法

豊澤陽帆

（指導教員：鹿島 久嗣 准教授／ 数理情報第6研究室）

研究概要

ネットワーク上の教師つきノード分類問題を、複数種類のリンク情報を利用できるよう拡張し、ノードの情報をより良く予測する方法を提案した。タンパク質の相互作用ネットワーク上での機能推定や企業間の取引ネットワーク上での企業格付けの問題を題材に、提案手法の有効性を検証した。

卒論の感想

新しい成果を生み出すことの難しさと楽しさを体感することができた。研究を通じて、実社会の問題を解くために数理工学が有用であることを改めて感じた。