(57)【要約】      （修正有）【課題】二部ネットワークとして表されるデータのミッシングリンクを計算し表示する方法、プログラム、装置及びシステムを提供する。【解決手段】方法は、二部ネットワーク内のバイクリックを検出し、リスト内に組み込むステップ４００と、全てのミッシングリンクの重みを初期化するステップ４０１と、バイクリックの各対の重畳ノードの数とサイズとに基づく、しきい値を満足するスコアを有するリストから得た各対について、バイクリックの対の間のミッシングリンクの重みを計算するステップ４０２、４０３、４０４と、を含む。【選択図】図４（ａ）
2020098585.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、
前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算することと、
前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行することと、
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の前記重みを計算することが、
バイクリックの前記各対のしきい値を満足する重畳ノードの数とサイズとに基づくスコアを有するバイクリックの各対について、バイクリックの前記対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを計算すること、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
バイクリックの前記各対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを前記計算することがバイクリックの前記各対の重畳ノードの前記数と前記サイズとに基づく、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記二部ネットワーク内の第一のタイプのノードを表す行と、第二のタイプのネットワークの行を表す列とを含み、行列内のエントリの各々が前記第一のタイプのノードと第二のタイプのノードとの間のリンクを表す双隣接行列として前記二部ネットワークを提示することをさらに含み、
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして前記提供することが前記エントリを前記リンク予測アルゴリズムによって提供されたスコアによる色相として表すこと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記二部ネットワークを前記提示することが選択された判定基準に従って前記双隣接行列の前記行及び列を配置するように構成されたインタフェースを提供すること、を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供することが前記予測されたミッシングリンクを確率によって直線的に提示すること、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
プロセスを実行するための命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令が、
二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、
前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の前記重みを計算することと、
前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行することと、
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項８】
前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの前記各々の前記重みを前記計算することが、
バイクリックの前記各対のしきい値を満足する重畳ノードの数とサイズとに基づくスコアを有するバイクリックの各対について、バイクリックの前記対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを計算すること、を含む、請求項７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項９】
バイクリックの前記各対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを前記計算することがバイクリックの前記各対の重畳ノードの前記数と前記サイズとに基づく、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記二部ネットワーク内の第一のタイプのノードを表す行と、第二のタイプのネットワークの行を表す列とを含み、行列内のエントリの各々が前記第一のタイプのノードと第二のタイプのノードとの間のリンクを表す双隣接行列として前記二部ネットワークを提示することをさらに含み、
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして前記提供することが前記エントリを前記リンク予測アルゴリズムによって提供されたスコアによる色相として表すこと、を含む、請求項７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記二部ネットワークを前記提示することが選択された判定基準に従って前記双隣接行列の前記行及び列を配置するように構成されたインタフェースを提供すること、を含む、請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供することが前記予測されたミッシングリンクを確率によって直線的に提示すること、を含む、請求項７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、
前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算し、
前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行し、
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供するように構成されたプロセッサ、を含む、装置。
【請求項１４】
前記プロセッサが、
バイクリックの前記各対のしきい値を満足する重畳ノードの数とサイズとに基づくスコアを有するバイクリックの各対について、バイクリックの前記対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを計算することによって、
前記二部ネットワークのバイクリックに基づく前記組内の前記ミッシングリンクの前記重みを計算するように構成された、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記プロセッサがバイクリックの前記各対の重畳ノードの前記数と前記サイズとに基づいてバイクリックの前記各対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを計算するように構成された、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記プロセッサが、
前記二部ネットワーク内の第一のタイプのノードを表す行と、第二のタイプのネットワークの行を表す列とを含み、行列内のエントリの各々が前記第一のタイプのノードと第二のタイプのノードとの間のリンクを表す双隣接行列として前記二部ネットワークを提示するように構成され、
前記プロセッサが前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを、前記エントリを前記リンク予測アルゴリズムによって提供されたスコアによる色相として表すことによって、前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供するように構成された、請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
前記プロセッサが、選択された判定基準に従って前記双隣接行列の前記行及び列を配置するように構成されたインタフェースを提供することによって、前記二部ネットワークを提示するように構成された、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサが、前記予測されたミッシングリンクを確率によって直線的に提示することによって、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供するように構成された、
請求項１３に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサが、
インタフェース上での前記予測されたミッシングリンクの一つの選択に応答して、
前記予測されたミッシングリンクの前記一つを前記二部ネットワーク内に追加することによって前記予測されたミッシングリンクの選択された一つについてのモチーフ分析又は指標分析の少なくとも一方を実行し、
前記予測されたミッシングリンクの前記選択された一つについての前記モチーフ分析又は前記指標分析の少なくとも一方の結果を提供するように構成された、請求項１３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は一般にデータ分析、より詳細には二部ネットワーク内のミッシングリンクを決定し視覚化するためのデータ分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
多数の実世界の複雑なシステムは、二部（ｂｉｐａｒｔｉｔｅ）ネットワーク（二モードネットワーク）としてモデリングされることできる。二部ネットワークは、一つのネットワーク内に二つの種別のノードがあり異なるノード種別の間にしかリンクが存在しないネットワークである。二部関係の分析は、出席調べ投票記録に基づく有権者投票ネットワークによる政治的傾向の研究や生物情報学における遺伝子発現ネットワークの調査などの様々な応用領域でのデータ分析に使用されている。
【０００３】
そのようなネットワークの分析の一つの問題点は、現在観察されているリンクに基づくノード間の新しい関係の存在を推測するリンク予測（例えば、ミッシングリンクの検出）である。実世界のデータは場合によってノイズを含むか又は不完全であることから、そのようなリンク予測は有用である。但し、通常はリンク予測アルゴリズムの出力は全ての予測されたミッシングリンクのスコア又は確率の解釈困難なリストを含むだけであり、その結果は不正確なものになる可能性がある。
【発明の概要】
【０００４】
実際、分析者は自分の領域知識を応用してアルゴリズムの出力を調べる必要がある。関連技術の諸問題を扱うために、本開示において二部ネットワーク内のミッシングリンクを検出し調べるための汎用の視覚分析フレームワークを提案する。第一に、前記フレームワークはネットワーク内のバイクリックの情報を活用するアンサンブル法である二部ネットワークの新規のリンク予測手法を提供する。第二に、対話型視覚化を用いて、検出したミッシングリンクを提示し、指標ベースの手法（例えば、ノード媒介性の計算）及びモチーフベースの手法（例えば、クリックの検出）という二つの最も一般的なネットワーク分析手法によって、前記ミッシングリンクの意味と影響との理解を深めることができる。
【０００５】
さらに、ミッシングリンクの検出及び視覚化の問題を扱った関連技術は存在しない。より具体的には、一つの例示的な実施態様では、リンクが本発明者らのフレームワークにおける着目点であって視覚的に強調される必要があるため、行列ベースの設計が採用される。
【０００６】
さらに、ネットワークの一般的なリンク予測アルゴリズムは二つの大きいカテゴリ、すなわち、学習ベース及び類似性ベースのアルゴリズムに大別される。学習ベースの方法はリンク予測をバイナリ分類問題として処理し、機械学習モデルを訓練して各々の非接続ノード対のクラスラベル（すなわち、ポテンシャルリンキングに対してポジティブ（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）な）を予測する。一つの関連技術の手法は特徴ベースの分類で、これはノード属性、トポロジー構造、社会理論、又はそれらの組み合わせに基づいて特徴を抽出する。また別の手法はリレーショナルモデルを含む確率的グラフモデル、エンティティ関係モデルなどに基づく。これらの技法は、有効であるとはいえ、あまり一般的ではなく、観察されたネットワーク構造に加えて、ある程度の追加の情報（例えば、セマンチックノード属性）を必要とすることが多い。但し、訓練された機械学習モデルはある種の特性を備えたネットワーク上でのみ良好に動作する（訓練の組に応じて）可能性がある。
【０００７】
他方、類似性ベースの方法は全ての非接続ノード対に基づいて類似性スコアを計算し、それら全ての潜在的リンクをランク付けしようと試みる。類似性指標の計算方法はランダムウォークベースのシミュレーションと、共通隣接ノード、ジャッカード（Ｊａｃｃａｒｄ）係数、アダミック−アダール（Ａｄａｍｉｃ−Ａｄａｒ）係数、及び優先的アタッチメントなどの隣接ノードベースの測定とを含む。類似性指標のいくつかを二部ネットワークシナリオに拡張している研究者がいる。例示的な諸実施態様は一ステップ進めて、二部ネットワーク内の重要なタイプの構造情報、すなわち、バイクリックを統合して予測性能を改良することによるアンサンブル法のファミリをさらに提案している。
【０００８】
本開示の諸態様は、二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンク（ｍｉｓｓｉｎｇ  ｌｉｎｋ）の組について、前記二部ネットワークのバイクリック（ｂｉｃｌｉｑｕｅ）に基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算することと、前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行することと、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供することとを含んでもよい方法を含む。
【０００９】
本開示の諸態様は、二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算することと、前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行することと、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供することとを含むプロセス実行命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体をさらに含んでいてもよい。
【００１０】
本開示の諸態様は、二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算する手段と、前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行する手段と、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供する手段とを含んでいてもよいシステムを含む。
【００１１】
本開示の諸態様は、二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算し、前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行し、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供するように構成されたプロセッサを含んでいてもよい装置を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、例示的な一つの実施態様による例示的なシステム概略図である。
【００１３】
【図２】図２は、例示的な一つの実施態様によるバイクリックを示す図である。
【００１４】
【図３】図３は、例示的な一つの実施態様によるミッシングリンクの視覚的調査を容易にする例示的なインタフェースを示す図である。
【００１５】
【図４（ａ）】図４（ａ）は、例示的な一つの実施態様による例示的な流れ図である。
【図４（ｂ）】図４（ｂ）は、例示的な一つの実施態様による例示的な流れ図である。
【００１６】
【図５】図５は、大量の実験結果の各条件の平均性能を示す図である。
【００１７】
【図６】図６は、例示的な諸実施態様で使用するのに適した例示的なコンピュータデバイスを備えた例示的なコンピュータ環境を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下の詳細な説明において、本出願の図及び例示的な諸実施態様について詳述する。図にまたがって繰り返される要素の参照番号及び説明は図が見やすいように省略される。明細書を通して使用される用語は例として提供されたものであって、限定的なものではない。例えば、「自動的」という用語の使用は、本出願の諸実施態様を実施する当業者の所望の実施態様に応じて、前記実施態様の一定の諸態様に対するユーザ又はアドミニストレータの制御を含む全自動又は半自動の諸実施態様を含んでいてもよい。選択は、ユーザによってユーザインタフェース又はその他の入力手段を通して実行されてもよく、又は所望のアルゴリズムを通して実施されてもよい。本明細書に記載の例示的な諸実施態様は単独で、又は組み合わせて使用でき、前記例示的な諸実施態様の機能は所望の諸実施態様による手段によって実施することができる。
【００１９】
本明細書に記載の「非接続ノード対」という用語は、元のネットワーク内で接続されていないノードとして定義される。「ミッシングリンクの組」という用語は、非接続ノード間に存在する潜在的なリンクとして定義される。「予測されたミッシングリンク」という用語は、本明細書に記載の例示的な諸実施態様のアルゴリズムによって生成される確率を有するミッシングリンクとして定義される。
【００２０】
図１は、例示的な一つの実施態様による例示的なシステム概略図である。本明細書に記載の例示的な諸実施態様では、データ１００は分析モジュール及び視覚化モジュールを含むフレームワークによって処理される。前記分析モジュールは二部ネットワーク１０１内のミッシングリンク予測と、ノード指標１０３及びサブネットワークモチーフ１０２を含むネットワーク観察の最も一般的な二つの方法とをサポートする。本明細書に記載のリンク予測方法は、ネットワーク内のバイクリックの構造情報を活用でき、この情報を任意の関連技術の類似性ベースのリンク予測アルゴリズムと統合することができる。前記視覚化モジュールは前記分析モジュールの全ての出力を表示し、分析者が充実したユーザ対話によってデータを調査することを可能にする。分析者は識別されたミッシングリンク１０４、ネットワークモチーフ１０５、及びノード指標１０６を視覚的に調査し、元のネットワークと追加されたリンクを備えたネットワークとに関する分析結果を比較することで特定のリンクの影響をさらに調べることができる。
【００２１】
正式には、二部ネットワークはＧ＝(Ｘ，Ｙ，Ｅ)として定義でき、ここでＸ及びＹは重ならないノードの組、ＥはＸとＹとの間にのみ存在するリンクの組である、すなわち、ｅ＝(ｘ，ｙ)∈Ｅ、ここでｘ∈Ｘ及びｙ∈Ｙである。二部ネットワークの場合、全ての可能なリンクの数は｜Ｘ｜・｜Ｙ｜であり、本発明者らはこれらのリンクをＵで表す。したがって、リンク予測問題とは組Ｕ−Ｅ内でどのリンクが確かに行方不明であるかを識別することである。
【００２２】
リンク予測アルゴリズム、特に、各々の非接続ノード対の類似性を最初に計算する類似性ベースの方法が使用される。類似性の値に基づいて、この方法は、推奨のため減少するスコアと共にミッシングリンクのランク付けされたリストを生成できる。複数のノード対間の類似性を計算する一つの方法は、ランダムウォークである。類似性を測定する別の方法は、共通隣接ノード、ジャッカード（Ｊａｃｃａｒｄ）係数、アダミック／アダール（Ａｄａｍｉｃ／Ａｄａｒ）係数、及び優先的アタッチメントを含む二つのノードの隣接ノードの比較に基づく。
【００２３】
上記アルゴリズムに基づいて、本明細書に記載の例示的な諸実施態様は二部ネットワーク内の一つの重要なタイプの構造、すなわち、バイクリック（別名：完全二部グラフ）を統合する新規の手法を提供する。正式には、バイクリックはサブネットワーク、Ｇ’＝(Ｘ’，Ｙ，Ｅ’)として定義され、ここでＸ’⊆Ｘ，Ｙ’⊆Ｙ、Ｅ’⊆Ｅで、どのノード対の間にもリンクｅ＝(ｘ，ｙ)∈Ｅ’が存在する（ここでｘ∈Ｘ、ｙ∈Ｙ）。ネットワーク内の全てのバイクリックを効率的に検出するための多数のアルゴリズムが提案されており、本明細書に記載の例示的な一つの実施態様では、最大バイクリック列挙アルゴリズム（ＭＢＥＡ（Ｍａｘｉｍａｌ  Ｂｉｃｌｉｑｕｅ  Ｅｎｕｍｅｒａｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ））が試験される。
【００２４】
図２は、例示的な一つの実施態様によるバイクリックを示す図である。いくつかのノードを共有する二つのコミュニティとしての二つのバイクリックを考えてみる。二つのコミュニティの非重畳ノードの間の各ミッシングリンクは全てのノードにとって有益であるより大きいコミュニティの形成に寄与する。二つのコミュニティが多数のノードを共有する場合、追加できる少数のミッシングリンクの各々は、より大きいバイクリックがかなり容易に形成できることからより大きい値を有する。他方、二つのコミュニティが共有するノードがより少ない場合、二つのバイクリックをより大きいバイクリックに統合するためにそれだけさらに多くのリンクを追加する必要があり、ミッシングリンクの各々の値は小さくなる。
【００２５】
この直感に従い、例示的な諸実施態様は上記類似性ベースの方法によって生成されるミッシングリンクリストを再度ランク付けするアルゴリズムを含む。例示的な諸実施態様では、提案されたアルゴリズムはネットワーク内のバイクリックの情報に基づいて全てのミッシングリンクについて重みＷｅを計算する（図２のＭ４で）。リンクの重みはバイクリックの各対を処理するときに計算される全ての値の総和であり、各対において値は二つのバイクリックの差とその重なりとのサイズによって決定される。直感的には、図２に示すように、繰り返しにおいて計算される値は交差部Ｍ1の面積をミッシング部分Ｍ４の面積で除算した値に相当する。次いで、重み及び類似性スコアはそれらの最大値によって正規化され、ｓ’（ｘ，ｙ）＝ｗ（ｘ，ｙ)・ｘ(ｘ，ｙ）により新しいスコアで新たにランク付けされたリストを生成する。上記の手法を任意の既存の一般的な類似性ベースのリンク予測と併用してアルゴリズムのファミリを作成することができる。
【００２６】
但し、アルゴリズムは完璧ではない。ミッシングリンク予測が誤っていることもある。これはリアルワールドのシナリオがはるかに複雑であり、アルゴリズム設計の全領域であらゆるニュアンスを考慮することは困難であることによる。アルゴリズムからの出力をさらに調査するためには分析者の事前の知識が必要であり、それによって人間の柔軟性と機械のスケーラビリティとが組み合わされる。
【００２７】
例示的な諸実施態様は、分析者が二部ネットワーク内で上記方法によって識別されたミッシングリンクの理解を深める手助けになる視覚インタフェースを含む。この視覚化モジュールは五つの対話型調整ビュー、すなわち、ミッシングリンクの調査をサポートするネットワークビュー及びリンクリストビュー、モチーフの分析を提供するモチーフオーバービュー及び詳細ビュー、並びに図３に示すノードベースの指標を表示する指標ビューを含む。これらのビューは分析モジュールの出力を視覚形式で提示して分析者がミッシングリンクに関する何、なぜ、どのようにという質問に効率的に答えることを可能にする。
【００２８】
図３は、例示的な一つの実施態様によるミッシングリンクの視覚的調査を容易にする例示的なインタフェースを示す図である。図３の例示的なインタフェースには、いくつかのビューがある。第一に、インタフェースペイン（ａ）内に示すネットワークビュー３００は二部ネットワークの双隣接行列を表示する。ここで行及び列はそれぞれ二つの異なるタイプのノードを表す。各リンクは行と列との交差部における正方形で表すことができる。前記ネットワーク内の既存のリンクは第一の色スケール（例えば、黄色−緑）で表示でき、ここで色相はリンクの重みを反映する。これが重みなしネットワークの場合、全てのリンクは最も暗い色相（例えば、緑）で表示される。予測されたミッシングリンクは第二の色スケール（例えば、白−紫）で表示でき、ここでより暗い色はリンク予測アルゴリズムによって決定されたより高い確率又はスコアを反映する。
【００２９】
さらに、インタフェースペイン（ｂ）内に示すリンクリストビュー３０１は確率又はスコアによってミッシングリンクを直線的に提示するように構成され、ここで各リンクはネットワークビュー３００と同様に視覚化される。リンクのランク及び接続ノードなどの追加情報が提供される。リンクリストビュー３０１はネットワークビュー３００と協働し、分析者は別の観点からミッシングリンク予測の理解を深めることができる。
【００３０】
例示的な諸実施態様では、様々なインタフェース機能が提供される。ネットワークビュー３００では、分析者はノードラベル、平均予測スコア、及び検出されたミッシングリンクの総数などの一定の判定基準を用いて行列の行と列とを並べ替えることができる。また、分析者は、例えば、アルゴリズムによって提案された最も確実と思えるミッシングリンクを明らかにするために、予測スコアに基づいて行列をフィルタリングすることもできる。さらに、別の数種類のリンク予測アルゴリズムを適用し視覚化で表示して結果を容易に比較することができる。
【００３１】
さらに、分析者はリンク予測結果を調査してある種のミッシングリンクを追加し、以下に記載するモチーフ及び指標の視覚分析によってその影響を調べることができる。追加されたリンクは行列上に印が付けられて（例えば、黒い十字の）リストの最上部にも表示される。個々の複数のリンク又はリンクのグループを行列から選択して一度に追加することができる。
【００３２】
モチーフ分析はネットワークのトポロジーを理解する一つの主要な手法である。二部ネットワークでは、バイクリックが最も重要な構造パターンの一つである。インタフェースペイン（ｃ）内には詳細ビュー３０２があり、モチーフを異なるスケールで閲覧するためのオーバービュー３０３がインタフェースペイン（ｄ）内に提供されている。これらの二つのビューは前記ネットワーク内で検出された全てのバイクリックの視覚的調査と、ある種のミッシングリンクが追加された場合の結果の変更の調査を提供する。モチーフ詳細ビュー３０２では、バイクリックがネットワークビュー３００と同様に視覚コード化された行列の小さい倍数として示されている。本質的に、バイクリックはネットワーク全体の双隣接行列の一部である。さらに、モチーフオーバービュー３０３は全てのバイクリックを多次元尺度構成法（ＭＤＳ）による投影に基づいて二次元空間内の点として表示する。二つのバイクリックは各タイプのノードの組の間のジャッカード（Ｊａｃｃａｒｄ）距離の総和で測定される。
【００３３】
追加リンクを用いて、又は用いずに分析者がネットワーク内で検出したバイクリックの二つの組の比較をサポートするために、モチーフ詳細ビュー３０２はバイクリックを三つの列、すなわち、削除されたバイクリック、新たに追加されたバイクリック、及び変更がないバイクリックの列に編成して元のネットワークのバイクリックの組と対比させる。それらの列は異なる色（例えば、赤、緑、及び灰色）で表される境界内にある。各列内で、バイクリックのデフォルトの配置はサイズ別であるが、これは別の並べ替え基準に変更できる。同様に、モチーフオーバービュー３０３はこれらのバイクリックを三つの異なる色でコード化する。
【００３４】
さらに、ジャッカード（Ｊａｃｃａｒｄ）距離を用いて、削除されたバイクリックと追加されたバイクリックとの間の類似性を計算して、構造の変化とミッシングリンクの影響との理解を容易に深めることができる。モチーフ詳細ビュー３０２で、分析者がバイクリック上でホバーするとき、この情報が関連するバイクリックを接続するリンクとして示され、リンクの厚さがその対類似性値に対応付けられる。
【００３５】
ノード指標の計算は社会科学その他の領域におけるネットワークの特性の輪郭をつかむための方法である。インタフェースペイン（ｅ）内の指標ビュー３０４は、ある種のミッシングリンクの追加前後の次数、近接性、及び媒介中心性を含むいくつかの指標を従来の表形式ビュー内に提示することでこの種の分析をサポートする。指標値の変化は強調表示される（例えば、赤で）。またこの表は他のビューと対話形式でリンクされている。例えば、ある行の上でホバーするとネットワークビュー３０１内の対応するノードが強調される。多数のノード（行）がある可能性があるため、検索機能を提供することもでき、他のビュー内のノード上でホバーすると前記表内の対応する行が自動的に表示される。
【００３６】
提案されたミッシングリンク予測手法の正確度の妥当性検査を行うために、アトランティックストーム（Ａｔｌａｎｔｉｃ  Ｓｔｏｒｍ）コーパスから抽出された重み付き人物−場所ネットワーク、スラック（Ｓｌａｃｋ）コミュニケーションメッセージから検出された重み付きユーザ−会話二部ネットワーク、及びＩＥＥＥ  ＶＩＳ出版物コーパスの著者と論文とをつなぐ重みなし二部ネットワークを含む三つの二部ネットワークで定量的実験が実施された。
【００３７】
ミッシングリンクのグランドトゥルース（ｇｒｏｕｎｄ  ｔｒｕｔｈ）は存在しないため、試験では元のネットワークから一定数のリンクをランダムに削除し、この新しいネットワークにリンク予測アルゴリズムを適用し、検出されたミッシングリンクを削除された（実際に行方不明である）リンクと比較することで性能を測定した。これがグランドトゥルース（ｇｒｏｕｎｄ  ｔｒｕｔｈ）である。アンサンブル手法の妥当性検査を行うため、共通隣接ノード、ジャッカード（Ｊａｃｃａｒｄ）係数、アダミック／アダール（Ａｄａｍｉｃ／Ａｄａｒ）係数、優先的アタッチメント、及びランダムウォーク法を含む５つの既存のリンク予測アルゴリズムが前記手法に統合された。各アルゴリズムについてその性能を様々な状況下で試験するために、試験では入力ネットワークからランダムに１％、２％、５％、１０％及び１５％のリンクを削除した。これらの条件の各々で、標本の偏りを取り除くためにランダムなリンク削除を五回行って前記実験を実施した。
【００３８】
図４（ａ）は、例示的な一つの実施態様による提案されたアルゴリズムの例示的な流れ図である。
【００３９】
４００で、フローは二部ネットワークＧ＝＜Ｘ，Ｙ，Ｅ＞（Ｘ及びＹは各々前記二部ネットワーク内のノードの組で、Ｅは前記二部ネットワーク内に存在するリンクを表す）内のバイクリックを検出し、それらをリストＬ＝｛Ｃｉ＝＜Ｘｉ，Ｙｉ，Ｅｉ＞｝内に組み込む。バイクリックは所望の実施態様に応じて任意の方法で検出できる。
【００４０】
４０１で、は全てのミッシングリンクｅ∈Ｕ−Ｅ，Ｕ＝｛∀＜ｘ，ｙ＞；ｘ∈Ｘ，ｙ∈Ｙ｝の重みを初期化する。ここでＵは前記二部ネットワーク内に存在し得る全てのリンクの組である。例示的な一つの実施態様では、フローはＷｅ←０を設定するか又は所望の実施態様に応じてその他の基線値を設定する。
【００４１】
４０２で、バイクリックの各対の重畳ノードの数とサイズとに基づく、しきい値を満足するスコアｏを有するリストＬから得たバイクリックの各対（Ｃｉ，Ｃｊ）について、フローは４０３に記載のミッシングリンクの重みの計算を実施する。例示的な一つの実施態様では、前記スコアはバイクリックの前記各対のしきい値を満足する重畳ノードの数とサイズとに基づいていてもよく、したがって、しきい値を所望の実施態様に設定してもよい。前記スコアｏを計算する例示的な式は以下の通りである。
【数１】
2020098585.tif 000003
【００４２】
ｏがしきい値を満たさない場合、バイクリックの前記対は捨てられ、次のバイクリックの対が考慮される。そうでなければ、フローは４０３へ進んで、バイクリックの前記対の間のミッシングリンクの重みを計算する。例示的な計算は前記バイクリックの対の間の重畳ノードの前記数と、リンクが前記ノードの対応する値（例えば、前記バイクリックの対のサイズ）に基づいていた可能性の影響とに基づいて増分方式で行ってもよい。例示的な一つの実施態様では、そのような計算を行う式は以下を含んでいてもよい。
【数２】
2020098585.tif 000004
【００４３】
４０４で、フローは進行し、全てのバイクリックの対が処理されるまで４０３のフローにループバックする。
【００４４】
図４（ｂ）は、例示的な一つの実施態様による例示的な全体流れ図である。二部ネットワークとして表されるデータと前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組を考慮すると、４１０で、図４（ａ）のアルゴリズムが実行されて前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みが計算される。
【００４５】
４１１で、フローは前記ミッシングリンクの各々の重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行する。本明細書に記載のアルゴリズムなどの当技術分野で周知の任意のリンク予測アルゴリズムをこのために利用することができる。
【００４６】
４１２で、図３に示すように、フローは前記リンク測定アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供する。これは、図３に示すように、前記二部ネットワーク内の第一のタイプのノードを表す行と、第二のタイプのネットワークの行を表す列とを含み、行列内のエントリの各々が前記第一のタイプのノードと第二のタイプのノードとの間のリンクを表す双隣接行列として前記二部ネットワークを提示することを含んでいてもよい。前記リンク予測アルゴリズムはしきい値を満足する特定のリンクのための前記リンク予測アルゴリズムによって得られたスコアに基づいて前記予測されたミッシングリンクを選択でき、又は全てのミッシングリンクを所望の実施態様に応じて前記双隣接行列内に表示できる。図３に示すように、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供することは、前記エントリを前記リンク予測アルゴリズムによって提供されたスコアによる色相として表すことを含んでいてもよい。さらに図３に記載するように、前記二部ネットワークを提示することは、選択された判定基準（ノードのタイプ、平均スコアなど）に従って前記双隣接行列の行及び列を配置するように構成されたインタフェースを提供することを含んでいてもよい。さらに図３に示すように、前記リンク測定アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供することは、前記予測されたミッシングリンクを確率によって直線的に提示することを含んでいてもよい。
【００４７】
図５は、前記実験結果の各条件の平均性能を数字で示す図である。各条件（すなわち、表のセル内の）について、三つの数字が（１）基準値の平均指標、（２）提案された方法の平均指標、及び（３）五回にわたる提案された方法の改良（元のデータセットから異なる数のリンクを削除する作業に関して）を示す。最高の性能及び改良は各データセット内の各指標について太字で強調表示されている。性能指標（Ｒ適合率（Ｒ−Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）又は曲線下部面積−適合率・再現率（Ａｒｅａ  Ｕｎｄｅｒ  Ｃｕｒｖｅ−Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ  Ｒｅｃａｌｌ  （ＡＵＣ  ＰＲ））が各回ごとに計算され、リンクの一定の割合を削除することで入力ネットワークが構築される。
【００４８】
この結果から、前記提案されたバイクリック指向方法は、Ｒ適合率及びＡＵＣ  ＰＲの両方を様々なレベルで改良することにより全ての条件における基準値を広げている。性能向上の幾分かは大きく、最大の改良が重みなしアトランティックストーム（Ａｔｌａｎｔｉｃ  Ｓｔｏｒｍ）データセットの優先的アタッチメントアルゴリズムで出現した（Ｒ適合率が０．５６４、ＡＵＣ  ＰＲが０．５５７）。したがって、図４Ａ及び４Ｂに記載するアルゴリズムの諸実施態様を用いて関連技術のアルゴリズムの改良を達成でき、関連技術のリンク予測アルゴリズムを強化してより正確にミッシングリンクを検出することができる。
【００４９】
そのような例示的な諸実施態様は、特に、大量のデータが存在し前記データが場合によってノイズが多いリアルワールドのデータを含むビッグデータ分析に適用できる。例えば、遺伝子発現の決定に利用されるデータの場合、遺伝子は様々な条件に関連し、前記二部ネットワークは第一のタイプのノード（遺伝子）と第二のタイプのノード（発生し得る状態／疾患）とを含む。実際、状態及び遺伝子の数があまりに多いため、あらゆるタイプの遺伝子の組み合わせについて実験を行うことは非現実的である。例示的な諸実施態様によって、そのような二部ネットワークを分析して、ミッシングリンクの検出によって遺伝子のどの組み合わせがどの状態を確実に引き起こしそうかを突き止めることができ、ユーザはそれらの特定の遺伝子／状態の実験に的を絞ることができる。
【００５０】
創薬を含む別の例示的な実施態様では、前記二部ネットワークは様々なタイプの分子と様々なタイプの状態（例えば、副作用、疾患治療効能）を含んでいてもよい。ユーザが関心を抱く分子及び状態のタイプがあまりにも多岐にわたるため、創薬は法外な実験量を含む可能性がある。本明細書に記載のアルゴリズムを適用することで、関連技術のリンク予測アルゴリズムと比較して、薬物分子の組み合わせと状態との間の因果関係をより正確に決定することができる。これによりユーザはそのような状態をこの方法で試験する薬物実験に集中することができる。
【００５１】
図６は、例示的な諸実施態様で使用するのに適した例示的なコンピュータデバイスを備えた例示的なコンピュータ環境を示す図である。コンピュータ環境６００内のコンピュータデバイス６０５は１又は複数の処理装置、コア、又はプロセッサ６１０、メモリ６１５（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及び／又は同種のもの）、内部記憶装置６２０（例えば、磁気、光学、固体記憶装置、及び／又は有機記憶装置）、及び／又はＩ／Ｏインタフェース６２５を含んでいてもよく、そのいずれも情報通信のために通信機構又はバス６３０に接続でき、又は前記コンピュータデバイス６０５内に内蔵されていてもよい。
【００５２】
コンピュータデバイス６０５は入力／ユーザインタフェース６３５及び出力デバイス／インタフェース６４０に通信可能に接続できる。入力／ユーザインタフェース６３５及び出力デバイス／インタフェース６４０の一方又は両方は有線又は無線インタフェースであってもよく、着脱可能であってもよい。入力／ユーザインタフェース６３５は、入力を提供するために使用できる物理的又は仮想の任意のデバイス、コンポーネント、センサ、又はインタフェース（例えば、ボタン、タッチスクリーンインタフェース、キーボード、ポインティング／カーソル制御、マイクロフォン、カメラ、点字、人感センサ、光学読み取り装置、及び／又は同種のもの）を含んでいてもよい。出力デバイス／インタフェース６４０は、ディスプレイ、テレビジョン、モニタ、プリンタ、スピーカ、点字又は同種のものを含んでいてもよい。いくつかの例示的な実施態様では、入力／ユーザインタフェース６３５及び出力デバイス／インタフェース６４０は前記コンピュータデバイス６０５に内蔵されていてもよく、物理的に接続されていてもよい。その他の例示的な諸実施態様では、他のコンピュータデバイスはコンピュータデバイス６０５のための入力／ユーザインタフェース６３５及び出力デバイス／インタフェース６４０の機能として機能するか又は前記機能を提供してもよい。タッチスクリーンディスプレイ、テレビジョンディスプレイ、又はその他の任意の形態のディスプレイを含む例示的な諸実施態様では、前記ディスプレイは例えば図３に示すユーザインタフェースを提供するように構成されている。
【００５３】
コンピュータデバイス６０５の例は、これに限定されないが、高度モバイルデバイス（例えば、スマートフォン、車両及びその他の機械内のデバイス、人間及び動物が携帯するデバイス、及び同種のもの）、モバイルデバイス（例えば、タブレット、ノートブック、ラップトップ、パーソナルコンピュータ、ポータブルテレビジョン、ラジオ、及び同種のもの）、及びモビリティを目的に設計されていないデバイス（例えば、デスクトップコンピュータ、その他のコンピュータ、情報キオスク、１又は複数の内蔵且つ／又は接続されたプロセッサを備えたテレビジョン、ラジオ、及び同種のもの）を含んでいてもよい。
【００５４】
コンピュータデバイス６０５は、同じ又は異なるなる構成の１又は複数のコンピュータデバイスを含む任意の数のネットワーク接続されたコンポーネント、デバイス、及びシステムとの通信のために、外部記憶装置６４５及びネットワーク６５０に通信可能に接続（例えば、Ｉ／Ｏインタフェース６２５を介して）できる。コンピュータデバイス６０５又は接続されたいずれかのコンピュータデバイスは、サーバ、クライアント、シンサーバ、汎用マシン、特殊用途向けマシン、又はその他の識別名のサービスを提供するものとして機能でき、又はそれらの名前で呼ぶことができる。
【００５５】
Ｉ／Ｏインタフェース６２５は、これに限定されないが、コンピュータ環境６００内の少なくとも全ての接続されたコンポーネント、デバイス、及びネットワークとの間で情報通信を行うために、任意の通信又はＩ／Ｏプロトコル又は標準（例えば、イーサネット（登録商標）、８０２．１１ｘ、ユニバーサルシステムバス、ＷｉＭａｘ、モデム、セルラネットワークプロトコル、及び同種のもの）を用いる有線及び／又は無線インタフェースを含んでいてもよい。ネットワーク６５０は任意のネットワーク又はネットワークの組み合わせ（例えば、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、電話網、セルラネットワーク、衛星ネットワーク、及び同種のもの）であってもよい。
【００５６】
コンピュータデバイス６０５は、一時的及び非一時的媒体を含むコンピュータで使用可能な又はコンピュータ可読媒体を使用でき、且つ／又はこれを用いて通信することができる。一時的媒体は伝送媒体（例えば、金属ケーブル、光ファイバ）、信号、搬送波、及び同種のものを含む。非一時的媒体は磁気媒体（例えば、ディスク及びテープ）、光学媒体（例えば、ＣＤ  ＲＯＭ，デジタルビデオディスク、ブルーレイディスク）、固体媒体（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ，フラッシュメモリ、固体記憶装置）、及びその他の不揮発性記憶装置又はメモリを含む。
【００５７】
いくつかの例示的なコンピュータ環境では、コンピュータデバイス６０５は、技法、方法、アプリケーション、プロセス、又はコンピュータ実行可能命令を実施するために使用できる。コンピュータ実行可能命令は一時的媒体から取り出して非一時的媒体に記憶して取り出すことができる。実行可能命令は任意のプログラミング、スプリプト、及び機械言語（例えば、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｐｅｒｌ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、その他）の１又は複数から生成できる。
【００５８】
メモリ６１５は、処理するデータと共に、例えば図４Ａ及び４Ｂのフローに記載するように、プロセッサ６１０によって実行されるアルゴリズムを記憶又は管理するように構成できる。本明細書に記載の例示的な諸実施態様は、所望の実施態様に応じで単独で又は互いに任意の組み合わせで実施してもよく、特定の例示的な実施態様に限定されない。
【００５９】
プロセッサ６１０は、自然又は仮想環境において任意のオペレーティングシステム（ＯＳ）（図示せず）で実行できる。論理ユニット６６０、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）ユニット６６５、入力ユニット６７０、出力ユニット６７５、及び異なるユニットが相互に、ＯＳと、さらに他のアプリケーション（図示せず）と通信するためのユニット間通信機構６９５を含む１又は複数のアプリケーションを配備することができる。上記のユニット及び要素は設計、機能、構成、又は実施態様が異なっていてもよく、上記の説明に限定されない。プロセッサ６１０はメモリ６１５から読み込んだ命令を実行するように構成された物理プロセッサ又は中央処理装置（ＣＰＵ）の形態をとることができる。
【００６０】
いくつかの例示的な実施態様では、ＡＰＩユニット６６５によって受信された情報又は実行命令は１又は複数の他のユニット（例えば、論理ユニット６６０、入力ユニット６７０、出力ユニット６７５）へ送信できる。上記のいくつかの実施態様では、場合によって、論理ユニット６６０は前記ユニット間で情報フローを制御し、ＡＰＩユニット６６５、入力ユニット６７０、出力ユニット６７５によって提供されるサービスを方向付けるように構成されていてもよい。例えば、１又は複数のプロセス又は実施態様のフローは論理ユニット６６０単独で、又はＡＰＩユニット６６５と連携して制御できる。入力ユニット６７０は前記例示的な実施態様に記載の計算に用いる入力を得るように構成されていてもよく、出力ユニット６７５は前記例示的な諸実施態様に記載の計算に基づいて出力を提供するように構成されていてもよい。
【００６１】
詳細な説明の一部はコンピュータ内部の動作のアルゴリズム及び記号的表現で提示されている。これらのアルゴリズムによる説明及び記号的表現は、データ処理分野の当業者がその革新的な手法のエッセンスを他の当業者に伝えるための手段である。アルゴリズムは所望の終了状態又は結果に導く一連の定義されたステップである。例示的な諸実施態様では、実行される前記ステップは、実体的な結果を達成するための実体的な量を物理的に操作することを必要とする。
【００６２】
特に断りのない限り、前記説明から明らかなように、前記説明では一貫して、「処理する」、「計算する」、「決定する」、「表示する」、又は同種のものを含む用語を使用する記述は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内部の物理（電子）量として表されるデータを操作して、前記コンピュータシステムのメモリ又はその他の情報記憶装置、伝送又は表示デバイス内の物理量として同様に表される他のデータに変換する前記コンピュータシステム又はレジスタその他の情報処理デバイスの動作及びプロセスを含むことが理解されよう。
【００６３】
また、例示的な諸実施態様は本明細書に記載の動作を実行するための装置に関していてもよい。この装置は要求される目的専用に構成されていてもよく、又は１又は複数のコンピュータプログラムによって選択的に起動又は再構成される１又は複数の汎用コンピュータを含んでいてもよい。そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体又はコンピュータ可読信号媒体などのコンピュータ可読媒体内に記憶してもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、これに限定されないが、光学ディスク、磁気ディスク、読み出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、固体デバイス及びドライブ、又は電子情報を記憶するのに好適なその他の任意のタイプの有形又は非一時的媒体を含んでいてもよい。コンピュータ可読信号媒体は搬送波などの媒体を含んでいてもよい。本明細書に提示されたアルゴリズム及び表示は本質的にいかなる特定のコンピュータ又はその他の装置にも関連しない。コンピュータプログラムは所望の実施態様の動作を実行する命令を含む純粋なソフトウェアの諸実施態様を含んでいてもよい。
【００６４】
本明細書に記載の実施例に応じて、様々な汎用システムをプログラム及びモジュールと併用してもよく、又は所望の方法ステップを実行するより専門的な装置を構築することが好都合であると判明することもあろう。さらに、前記例示的な諸実施態様はいかなる特定のプログラミング言語にも関連して記述されていない。様々なプログラミング言語を用いて本明細書に記載の前記例示的な諸実施態様の教示を実施してもよいことが理解されよう。前記プログラミング言語の命令は１又は複数の処理デバイス、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、プロセッサ、又は制御装置によって実行することができる。
【００６５】
当技術分野で周知のように、上記の動作はハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの何らかの組み合わせによって実施できる。前記例示的な諸実施態様の様々な態様は回路及び論理デバイス（ハードウェア）を用いて実施してもよく、他方、プロセッサによって実行されると本出願の諸実施態様を実行する方法を前記プロセッサに実行させる機械可読媒体に格納された命令（ソフトウェア）を用いて実施してもよい他の諸態様もある。さらに、本出願のいくつかの例示的な諸実施態様はもっぱらハードウェアで実行してもよいが、もっぱらソフトウェアで実行してもよい他の例示的な諸実施態様もある。さらに、前述した前記様々な機能は単一のユニットで実行でき、又は任意の数の方法でいくつかのコンポーネントにまたがって存在していてもよい。ソフトウェアによって実行されると、前記方法はコンピュータ可読媒体に記憶された命令に基づいて汎用コンピュータなどのプロセッサによって実行できる。所望であれば、前記命令を圧縮及び／又は暗号化フォーマットで前記媒体に記憶することができる。
【００６６】
さらに、本出願のその他の諸実施態様は、本出願の明細書及び教示の実施を検討することで当業者には明らかであろう。前述の例示的な諸実施態様の様々な態様及び／又は構成要素を単独で、又は任意の組み合わせで用いることができる。本明細書及び例示的な諸実施態様は例としてのみ考慮されるものであり、本出願の真の範囲及び趣旨は以下の特許請求の範囲に記載される。
【図１】
2020098585.tif 000005
【図２】
2020098585.tif 000006
【図３】
2020098585.tif 000007
【図４（ａ）】
2020098585.tif 000008
【図４（ｂ）】
2020098585.tif 000009
【図５】
2020098585.tif 000010
【図６】
2020098585.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】令和2年1月21日(2020.1.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、
前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算することと、
前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行することと、
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の前記重みを計算することが、
バイクリックの各対のしきい値を満足する重畳ノードの数とサイズとに基づくスコアを有するバイクリックの各対について、バイクリックの対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを計算すること、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
バイクリックの前記各対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを前記計算することがバイクリックの前記各対の重畳ノードの前記数と前記サイズとに基づく、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記二部ネットワーク内の第一のタイプのノードを表す行と、第二のタイプのネットワークの行を表す列とを含み、行列内のエントリの各々が前記第一のタイプのノードと第二のタイプのノードとの間のリンクを表す双隣接行列として前記二部ネットワークを提示することをさらに含み、
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして前記提供することが前記エントリを前記リンク予測アルゴリズムによって提供されたスコアによる色相として表すこと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記二部ネットワークを前記提示することが選択された判定基準に従って前記双隣接行列の前記行及び列を配置するように構成されたインタフェースを提供すること、を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供することが前記予測されたミッシングリンクを確率によって直線的に提示すること、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
コンピュータに、
二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、
前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算することと、
前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行することと、
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供することと、
を実行させるプログラム。
【請求項８】
前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの前記各々の前記重みを前記計算することが、
バイクリックの各対のしきい値を満足する重畳ノードの数とサイズとに基づくスコアを有するバイクリックの各対について、バイクリックの対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを計算すること、を含む、請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
バイクリックの前記各対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを前記計算することがバイクリックの前記各対の重畳ノードの前記数と前記サイズとに基づく、請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記二部ネットワーク内の第一のタイプのノードを表す行と、第二のタイプのネットワークの行を表す列とを含み、行列内のエントリの各々が前記第一のタイプのノードと第二のタイプのノードとの間のリンクを表す双隣接行列として前記二部ネットワークを提示することをさらに含み、
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして前記提供することが前記エントリを前記リンク予測アルゴリズムによって提供されたスコアによる色相として表すこと、を含む、請求項７に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記二部ネットワークを前記提示することが選択された判定基準に従って前記双隣接行列の前記行及び列を配置するように構成されたインタフェースを提供すること、を含む、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供することが前記予測されたミッシングリンクを確率によって直線的に提示すること、を含む、請求項７に記載のプログラム。
【請求項１３】
二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、
前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算し、
前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行し、
前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供するように構成されたプロセッサ、を含む、装置。
【請求項１４】
前記プロセッサが、
バイクリックの各対のしきい値を満足する重畳ノードの数とサイズとに基づくスコアを有するバイクリックの前記各対について、バイクリックの対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを計算することによって、
前記二部ネットワークのバイクリックに基づく前記組内の前記ミッシングリンクの前記重みを計算するように構成された、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記プロセッサがバイクリックの前記各対の重畳ノードの前記数と前記サイズとに基づいてバイクリックの前記各対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを計算するように構成された、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記プロセッサが、
前記二部ネットワーク内の第一のタイプのノードを表す行と、第二のタイプのネットワークの行を表す列とを含み、行列内のエントリの各々が前記第一のタイプのノードと第二のタイプのノードとの間のリンクを表す双隣接行列として前記二部ネットワークを提示するように構成され、
前記プロセッサが前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを、前記エントリを前記リンク予測アルゴリズムによって提供されたスコアによる色相として表すことによって、前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供するように構成された、請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
前記プロセッサが、選択された判定基準に従って前記双隣接行列の前記行及び列を配置するように構成されたインタフェースを提供することによって、前記二部ネットワークを提示するように構成された、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサが、前記予測されたミッシングリンクを確率によって直線的に提示することによって、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供するように構成された、
請求項１３に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサが、
インタフェース上での前記予測されたミッシングリンクの一つの選択に応答して、
前記予測されたミッシングリンクの前記一つを前記二部ネットワーク内に追加することによって前記予測されたミッシングリンクの選択された一つについてのモチーフ分析又は指標分析の少なくとも一方を実行し、
前記予測されたミッシングリンクの前記選択された一つについての前記モチーフ分析又は前記指標分析の少なくとも一方の結果を提供するように構成された、請求項１３に記載の装置。
【請求項２０】
二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、
前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算する手段と、
前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行する手段と、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供する手段と
を含むシステム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
そのようなネットワークの分析の一つの問題点は、現在観察されているリンクに基づくノード間の新しい関係の存在を推測するリンク予測（例えば、ミッシングリンクの検出）である。実世界のデータは場合によってノイズを含むか又は不完全であることから、そのようなリンク予測は有用である。但し、通常はリンク予測アルゴリズムの出力は全ての予測されたミッシングリンクのスコア又は確率の解釈困難なリストを含むだけであり、その結果は不正確なものになる可能性がある。
（先行技術文献）
（非特許文献）
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（非特許文献２１）SUN, M., et al., BiSet: Semantic Edge Bundling with Biclusters for Sensemaking, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 22(1), January 2016, pp. 310-319.
（非特許文献２２）TONG, H., et al., Fast Random Walk with Restart and Its Applications, In Proceedings of International Conference on Data Mining, IEEE, December 2006,12 pgs.
（非特許文献２３）WANG, P., et al., Link Prediction in Social Networks; the State-of-the-Art, Science China Information Sciences, January 2015, 58(1), 38 pgs.
（非特許文献２４）YU, K , et al., Gaussian Process Models for Link Analysis and Transfer Learning, Advances in Neural Information Processing Systems, 2008, pp. 1657-1664.
（非特許文献２５）ZHANG, Y., et al., On Finding Bicliques In Bipartite Graphs: A Novel Algorithm and its Application to the Integration of Diverse Biological Data Types, BMC Bioinformatics, 2014,15(1): 110,18 pgs.
（非特許文献２６）WOHLFARTH, T., et al., Semantic and Event-Based Approach for Link Prediction, Practical Aspects of Knowledge of Management, Springer Berlin-Heidelberg, 2008, pp. 50-61.
（非特許文献２７）XlA, S., et al., Link Prediction for Bipartite Social Networks; The Role of Structural Holes, 2012 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, August 2012, pp. 153-157.
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本開示の第１態様は、二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンク（ｍｉｓｓｉｎｇ  ｌｉｎｋ）の組（非接続ノード間に存在する潜在的なリンク）について、前記二部ネットワークのバイクリック（ｂｉｃｌｉｑｕｅ（サブネットワーク））に基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算することと、前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行することと、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供することとを含んでもよい方法を含む。
本開示の第２態様は、第１態様において、前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の前記重みを計算することが、バイクリックの各対のしきい値を満足する重畳ノードの数とサイズとに基づくスコアを有するバイクリックの各対について、バイクリックの対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを計算すること、を含む。
本開示の第３態様は、第２態様において、バイクリックの各対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを前記計算することがバイクリックの各対の重畳ノードの前記数と前記サイズとに基づく。
本開示の第４態様は、第１態様において、前記二部ネットワーク内の第一のタイプのノードを表す行と、第二のタイプのネットワークの行を表す列とを含み、行列内のエントリの各々が前記第一のタイプのノードと第二のタイプのノードとの間のリンクを表す双隣接行列として前記二部ネットワークを提示することをさらに含み、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして前記提供することが前記エントリを前記リンク予測アルゴリズムによって提供されたスコアによる色相として表すこと、を含む。
本開示の第５態様は、第４態様において、前記二部ネットワークを前記提示することが選択された判定基準に従って前記双隣接行列の前記行及び列を配置するように構成されたインタフェースを提供すること、を含む。
本開示の第６態様は、第１態様において、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供することが前記予測されたミッシングリンクを確率によって直線的に提示すること、を含む。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本開示の第７態様は、二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算することと、前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行することと、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供することとをコンピュータに実行させる。
本開示の第８態様は、第７態様において、前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの前記各々の前記重みを前記計算することが、バイクリックの各対のしきい値を満足する重畳ノードの数とサイズとに基づくスコアを有するバイクリックの各対について、バイクリックの対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを計算すること、を含む。
本開示の第９態様は、第８態様において、バイクリックの各対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを前記計算することがバイクリックの各対の重畳ノードの前記数と前記サイズとに基づく。
本開示の第１０態様は、第７態様において、前記二部ネットワーク内の第一のタイプのノードを表す行と、第二のタイプのネットワークの行を表す列とを含み、行列内のエントリの各々が前記第一のタイプのノードと第二のタイプのノードとの間のリンクを表す双隣接行列として前記二部ネットワークを提示することをさらに含み、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして前記提供することが前記エントリを前記リンク予測アルゴリズムによって提供されたスコアによる色相として表すこと、を含む。
本開示の第１１態様は、第１０態様において、前記二部ネットワークを前記提示することが選択された判定基準に従って前記双隣接行列の前記行及び列を配置するように構成されたインタフェースを提供すること、を含む。
本開示の第１２態様は、第７態様において、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供することが前記予測されたミッシングリンクを確率によって直線的に提示すること、を含む。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本開示の第１３態様は、二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算し、前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行し、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供するように構成されたプロセッサを含んでいてもよい装置を含む。
本開示の第１４態様は、第１３態様において、前記プロセッサが、バイクリックの各対のしきい値を満足する重畳ノードの数とサイズとに基づくスコアを有するバイクリックの各対について、バイクリックの対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを計算することによって、前記二部ネットワークのバイクリックに基づく前記組内の前記ミッシングリンクの前記重みを計算するように構成された。
本開示の第１５態様は、第１４態様において、前記プロセッサがバイクリックの各対の重畳ノードの前記数と前記サイズとに基づいてバイクリックの各対の間のミッシングリンクの前記組のミッシングリンクの前記重みを計算するように構成された。
本開示の第１６態様は、第１３態様において、前記プロセッサが、前記二部ネットワーク内の第一のタイプのノードを表す行と、第二のタイプのネットワークの行を表す列とを含み、行列内のエントリの各々が前記第一のタイプのノードと第二のタイプのノードとの間のリンクを表す双隣接行列として前記二部ネットワークを提示するように構成され、前記プロセッサが前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを、前記エントリを前記リンク予測アルゴリズムによって提供されたスコアによる色相として表すことによって、前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供するように構成された。
本開示の第１７態様は、第１６態様において、前記プロセッサが、選択された判定基準に従って前記双隣接行列の前記行及び列を配置するように構成されたインタフェースを提供することによって、前記二部ネットワークを提示するように構成された。
本開示の第１８態様は、第１３態様において、前記プロセッサが、前記予測されたミッシングリンクを確率によって直線的に提示することによって、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供するように構成された。
本開示の第１９態様は、第１３態様において、前記プロセッサが、インタフェース上での前記予測されたミッシングリンクの一つの選択に応答して、前記予測されたミッシングリンクの前記一つを前記二部ネットワーク内に追加することによって前記予測されたミッシングリンクの選択された一つについてのモチーフ分析又は指標分析の少なくとも一方を実行し、前記予測されたミッシングリンクの前記選択された一つについての前記モチーフ分析又は前記指標分析の少なくとも一方の結果を提供するように構成された。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本開示の第２０態様は、二部ネットワークとして表されるデータ及び前記二部ネットワーク内のミッシングリンクの組について、前記二部ネットワークのバイクリックに基づいて前記組内の前記ミッシングリンクの各々の重みを計算する手段と、前記ミッシングリンクの各々の前記重みを組み込むように構成されたリンク予測アルゴリズムを実行する手段と、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供する手段とを含んでいてもよいシステムを含む。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
図１は、例示的な一つの実施態様による例示的なシステム概略図である。本明細書に記載の例示的な諸実施態様では、データ１００は分析モジュール及び視覚化モジュールを含むフレームワークによって処理される。前記分析モジュールは二部ネットワーク内のミッシングリンク予測１０１と、ノード指標計算１０３及びサブネットワークモチーフ検出１０２を含むネットワーク観察の最も一般的な二つの方法とをサポートする。本明細書に記載のリンク予測方法は、ネットワーク内のバイクリックの構造情報を活用でき、この情報を任意の関連技術の類似性ベースのリンク予測アルゴリズムと統合することができる。前記視覚化モジュールは前記分析モジュールの全ての出力を表示し、分析者が充実したユーザ対話によってデータを調査することを可能にする。分析者は識別されたミッシングリンク１０４、ネットワークモチーフ１０５、及びノード指標１０６を視覚的に調査し、元のネットワークと追加されたリンクを備えたネットワークとに関する分析結果を比較することで特定のリンクの影響をさらに調べることができる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４６】
４１２で、図３に示すように、フローは前記リンク測定アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの予測されたミッシングリンクとして提供する。これは、図３に示すように、前記二部ネットワーク内の第一のタイプのノードを表す行と、第二のタイプのネットワークのノードを表す列とを含み、行列内のエントリの各々が前記第一のタイプのノードと第二のタイプのノードとの間のリンクを表す双隣接行列として前記二部ネットワークを提示することを含んでいてもよい。前記リンク予測アルゴリズムはしきい値を満足する特定のリンクのための前記リンク予測アルゴリズムによって得られたスコアに基づいて前記予測されたミッシングリンクを選択でき、又は全てのミッシングリンクを所望の実施態様に応じて前記双隣接行列内に表示できる。図３に示すように、前記リンク予測アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供することは、前記エントリを前記リンク予測アルゴリズムによって提供されたスコアによる色相として表すことを含んでいてもよい。さらに図３に記載するように、前記二部ネットワークを提示することは、選択された判定基準（ノードのタイプ、平均スコアなど）に従って前記双隣接行列の行及び列を配置するように構成されたインタフェースを提供することを含んでいてもよい。さらに図３に示すように、前記リンク測定アルゴリズムによって選択されたミッシングリンクの前記組から得たミッシングリンクを前記二部ネットワークの前記予測されたミッシングリンクとして提供することは、前記予測されたミッシングリンクを確率によって直線的に提示することを含んでいてもよい。
【外国語明細書】
2020098585000001.pdf