こんにちは。 DSOC R&Dグループの高橋寛治です。
2021年7月8日に開催された【Sansan×Unipos×M3】事例から学ぶ！MLOps・データ分析基盤 最前線事例共有勉強会において、ニュース配信におけるMLOpsの取り組みについて発表いたしました。
勉強会の概要と発表内容についてご紹介いたします。
続きを読む【ネットワークの統計解析】第8回 事例紹介「Uber における GNN の活用」
こんにちは． DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です． 夏の訪れを感じつつある最近ですが，ランニングをはじめました． 形から入ろうと思い，かっちょいいシューズとウェアを揃えたのですが，なんとか1週間は続いており気分が良いです． まだまだ2, 30分走るだけでバテバテになってしまいますが，いずれは健康大魔神になろうと思っています．
さて，この連載では，自分の勉強・復習も兼ねて，ネットワークデータにまつわる（統計）解析を気の向くままに紹介しています． 前回の記事では，グラフラプラシアン・グラフフーリエ変換について簡単におさらいしました． あまり理論やモデルの紹介ばかりが続いても面白くないので，今回の記事ではビジネス応用の事例紹介をしたいと思います．
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【Dive into the Economics of Networks】vol.4 ネットワーク形成ゲームが Exponential Random Graph Model (ERGM) に収束することを示す
Sansan DSOC R&D 研究員の小松です。前回の記事では、ネットワーク形成ゲームがポテンシャルゲームとして表せることをみました。本稿では、ポテンシャルゲームとして表せるネットワーク形成過程が Exponential Random Graph Model (ERGM) に収束することを確認します。ERGM とは、観察されたネットワークがどのようなメカニズムで形成されたかを描写するための統計モデルです。ネットワーク分析において非常に重要なモデルの1つといって差し支えないでしょう。その ERGM にミクロ的基礎付けができることを示した Mele (2017) の内容を、引き続き見ていきましょう*1。
*1:Mele (2017) が対象としているネットワークは directed ですが、本稿では前回に引き続き undirected network を考えます。本質的な議論は大きくは変わりませんが、undirected network のケースに関しては Mele and Zhu (forthcoming) を参照ください。
