ネットワーク内の代表的な意見リーダーの影響力を定量的に評価する: 符号付きFriedkin-Johnsen モデルに基づくグラフィカルアプローチ
ネットワーク内の意見形成プロセスにおいて、代表的な意見リーダーの影響力を定量的に評価するための新しい手法を提案する。この手法は、ネットワークの構造、相互作用の性質、および意見リーダーの頑固さを考慮している。
ネットワークタイムシリーズにおける第一次変化点とユークリッド鏡像
ネットワークタイムシリーズの潜在位置プロセスに基づいて、第一次変化点を特定するための手法を提案する。潜在位置プロセスの鏡像を用いることで、連続的に変化するネットワークにおいても、変化点を特定できることを示す。
種子の影響が及ぼすワッツモデルの拡張版における臨界点
種子の影響力の違いが、ネットワーク上の情報カスケードの臨界点に大きな影響を及ぼす。種子近傍ノードと通常ノードの間の臨界点の違いにより、2つの臨界点が現れる可能性がある。
中心性制約付きの構成モデルの一様サンプリング
中心性制約付きの構成モデルのサンプリングアルゴリズムを提案し、その性質を分析した。
社会的圧力下における任意のネットワークでの確率的意見動態
社会的圧力は、ネットワーク上の人々の意見の進化に大きな影響を与え、人々に近隣の意見に従うよう押し付けるという重要な要因である。本研究では、この現象を理解するために、相互作用するポリア・ウルン・モデルを用いて分析を行う。
行列加重ネットワークの弱連結性に関する十分条件
弱連結行列加重ネットワークにおいて、ユニークな非自明なバランシングセットの存在と、セミデファイニットパスの代数的条件を満たすことで、バイパーティット合意が達成される。
ランダムグラフ上の部分的に頑固な集団に対するFriedkin-Johnsen モデルの最終意見に関する研究
ランダムグラフ上のFriedkin-Johnsen モデルの最終意見は、期待グラフ上のFriedkin-Johnsen モデルの最終意見に集中する。特に、頑固な代理人がその他の代理人によく接続されている場合に成り立つ。
動的ネットワークにおける単一モジュールの一貫した推定のための構造化線形システムのデータ情報性条件
構造化線形システムにおいて、特定のモジュールを一貫して推定するためのデータ情報性条件を緩和することができる。ネットワーク構造を活用することで、必要な外部信号の励起条件を緩和できる。
大規模な敵対的グラフ環境におけるカスケード効果の緩和
大規模グラフ環境における敵対的攻撃によるカスケード効果を緩和するための効率的な防御戦略を見出す。
