増田 直紀

J-GLOBALへ         更新日: 10/04/29 12:40
 
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研究者氏名
増田 直紀
所属
東京大学
部署
大学院情報理工学系研究科
職名
講師

研究分野

 
 

経歴

 
2008年
 - 
2009年
東京大学 情報理工学系研究科 講師
 

論文

 
Masuda N
Neural computation   21(12) 3335-3362   2009年12月   [査読有り]
Masuda N, Ohtsuki H
Bulletin of mathematical biology   71(8) 1818-1850   2009年11月   [査読有り]
Masuda N, Kawamura Y, Kori H
Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics   80(4,Pt.2) 1-46114   2009年10月   [査読有り]
Takahashi YK, Kori H, Masuda N
Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics   79(5,Pt.1) 1-51904   2009年5月   [査読有り]
Masuda N
Journal of theoretical biology   258(2) 323-334   2009年5月   [査読有り]

Misc

 
増田直紀, 河村洋史, 郡宏
電子情報通信学会技術研究報告. SR, ソフトウェア無線   109(246) 103-104   2009年10月
世の中の複雑ネットワークの多くは、枝に方向をもつ有向グラフである。有向グラフに特化した中心性指標の代表例は、グーグルの検索エンジンの基幹をなすページランクというアルゴリズムである。本発表では、ネットワークが巨大であるなどの理由で各頂点のページランクが正確には求められないという状況のもとで、ページランクを近似する手法を紹介する。近似手法を開発するために、線形代数の行列=木定理を用いる。結果の実データへの応用例についても講演で触れる。
増田直紀, 河村洋史, 郡宏
電子情報通信学会技術研究報告. USN, ユビキタス・センサネットワーク   109(248) 77-78   2009年10月
世の中の複雑ネットワークの多くは、枝に方向をもつ有向グラフである。有向グラフに特化した中心性指標の代表例は、グーグルの検索エンジンの基幹をなすページランクというアルゴリズムである。本発表では、ネットワークが巨大であるなどの理由で各頂点のページランクが正確には求められないという状況のもとで、ページランクを近似する手法を紹介する。近似手法を開発するために、線形代数の行列=木定理を用いる。結果の実データへの応用例についても講演で触れる。
増田直紀
オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学   53(9) 511-516   2008年9月
現実世界に見られるグラフは複雑である.複雑でありながらも,スモールワールド,スケールフリーなどといった特徴が同定されている.そのような複雑ネットワークの研究は1998年ごろから始まった.10年が経過した現在,多くの研究者の参画によって,様々な方向へ研究が発展している.本稿では,複雑ネットワークの代表的なモデルを概観した後に,ネットワーク上の現象論やその応用可能性を述べる.
増田直紀
人工知能学会誌   23(5) 652-658   2008年9月

競争的資金等の研究課題

 
文部科学省: 科学研究費補助金(特定領域研究)
研究期間: 2008年 - 2008年
文部科学省: 科学研究費補助金(若手研究(B))
研究期間: 2008年 - 2009年
文部科学省: 科学研究費補助金(新学術領域研究(研究領域提案型))
研究期間: 2008年 - 2009年