注目の論文
複雑なネットワーク内の情報のランク付け
Nature Communications
2011年7月20日
Ranking information in a complex network
数多くの検索エンジンがウェブ上のコンテンツをランク付けする際に利用するアルゴリズムを用いた研究で、ネットワーク内の情報をランク付けするときのランク付けの質が、そのネットワークの構造によって影響されることが明らかになった。この研究結果は、こうしてランク付けされた情報が科学やマーケティングにおいてどのように利用されるのかという点に重要な影響を与えるかもしれない。
「Pagerank」技術は、Googleなどの検索エンジンがウェブ上のコンテンツをランク付けする際に用いられている。このアルゴリズムでは、ネットワーク内のリンクをそれぞれ1票と数えて、情報のランク付けを行う。今回、G GhoshalとA-L Barabasiは、ネットワークの構造が、ランク付け性能に影響することを明らかにし、もともと「Pagerank」は、ネットワークのタイプによってランク付けが正確な場合とそれほど正確でない場合が生じる可能性があるという結論を示した。つまり、食物網などの指数関数的ネットワークは、摂動を起こしやすい。一方、インターネットなどのスケールフリーネットワークでは、利用可能な情報とコンテンツの量が増えると、上位にランクされた項目が明白化、安定化し、ランク付けの質が向上する。
doi: 10.1038/ncomms1396
注目の論文
-
4月19日
古生物学:インドで発見された化石は新属新種の古代の大蛇だったScientific Reports
-
4月18日
生体力学:昆虫の翅のヒンジは筋肉によって制御されているNature
-
4月18日
生物学:闘争・逃走系の起源Nature
-
4月17日
材料:接着剤が海洋性軟体動物種の追跡に役立つNature Communications
-
4月16日
気候変動:海洋での致死的な極端低温事象の強度と頻度が高まっているNature Climate Change
-
4月16日
医学研究:一部の患者では、抗体がパーキンソン病の運動機能症状の進行を遅らせる可能性があるNature Medicine