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次数修正確率ブロックモデルにおけるベイズ推定

新田 猛

（指導教員：清 智也 准教授／ 数理情報第4研究室）

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研究概要

ネットワークのコミュニティ分割のイメージ
ネットワークの解析において，頂点をいくつかのコミュニティに分割することは重要な課題である．本研究では，コミュニティの構造を持つネットワークの確率モデルである次数修正確率ブロックモデルに対して，MCMCによるサンプリングによってコミュニティ構造を推定する手法を提案した．
修論の感想

修士の２年間は，卒論の期間よりも長いとはいえあっという間に感じた．先行研究の調査を通じて研究テーマを決めるところが最も大変かつ困難だった．

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