エッジ確率グラフモデル：エッジ独立性を超えて
概要
本リポジトリは、IEEE国際データマイニング会議（ICDM）2025で発表された論文「Edge Probability Graph Models Beyond Edge Independency」の補足資料、ソースコード、およびデータセットを含んでいます。従来の多くのエッジ確率グラフモデルは、エッジ間の独立性を仮定していましたが、本研究はこの制約を打破し、エッジ間の依存性も考慮した新たな確率モデルを提案しています。これにより、より現実的で複雑なネットワーク構造を表現可能となり、多様な応用に対応できます。リポジトリにはモデルの理論的解析、グラフ生成のアルゴリズム、実験データが含まれており、Pythonで実装されています。
リポジトリの統計情報
- スター数: 4
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 4
- コミット数: 5
- ファイル数: 9
- メインの言語: Python
主な特徴
- エッジ間独立性を超えた確率グラフモデルの実装
- 論文補遺として理論解析や証明を同梱
- グラフ生成アルゴリズムと実験用データセットの提供
- Pythonによる分かりやすいコード構成で研究・応用に適応
技術的なポイント
本リポジトリのコアは、従来のエッジ独立性仮定に依存しない確率モデルの構築と解析にあります。従来のエッジ独立型モデル（Edge Independent Graph Models, EIGMs）は、各エッジの存在確率を独立に設定することでグラフを生成しますが、実際のネットワーク構造はエッジ間で依存関係を持つことが多く、これを無視するとモデルの表現力が制限されてしまいます。
本研究で提案されているモデルは、エッジの存在確率を単純な独立確率でなく、複雑な依存性を考慮した確率分布として定義しています。これにより、例えば「あるエッジが存在する場合に別のエッジの存在確率が高まる」など、現実的なネットワークの特徴を統計的に捉えられます。これを実現するため、モデル設計にはグラフ理論、確率論、統計的依存性の理論が融合されています。
リポジトリ内には、これらのモデルを用いたグラフ生成のアルゴリズムが実装されており、複数の依存関係パターンに対応可能です。具体的には、依存関係を表現するためのパラメータや関数の定義、サンプリング手法などが含まれています。また、論文で示された理論的解析や証明の補遺もREADMEや関連ファイルにまとめられており、モデルの数学的基盤を理解する上で役立ちます。
さらに、実験に用いるデータセットも用意されており、オリジナルのエッジ独立モデルのグラフ生成データを含むことで、従来モデルとの比較検証が容易になっています。これにより、ユーザーは新旧モデルの性能や表現力の違いを手軽に確認可能です。
コードはPythonで実装されており、可読性が高く拡張しやすい構成となっています。これにより、研究者やエンジニアが自身のデータやニーズに合わせてモデルをカスタマイズし、さらなる研究や実用化に活用しやすい設計です。全体として、本リポジトリは次世代の確率的グラフモデリングに向けた重要な基盤を提供しています。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- .gitattributes: gitの属性設定ファイル
- .gitignore: Git管理対象外ファイル指定
- LICENSE: ライセンス情報
- README.md: 本リポジトリの概要と使い方説明
- data: 実験用データセット格納ディレクトリ
- appendix.pdf: 論文の補遺資料（理論解析、証明など）
- code/: モデル実装とグラフ生成アルゴリズムのPythonコード（※推定）
- requirements.txt: Python依存パッケージ一覧（※推定）
…他数ファイル
まとめ
エッジ依存性を考慮した確率グラフモデルの研究と実装を体系的にまとめた貴重なリポジトリ。
リポジトリ情報：
- 名前: edge-probability-graph-model
- 説明: [ICDM’25] Edge Probability Graph Models Beyond Edge Independency: Concepts, Analyses, and Algorithms
- スター数: 4
- 言語: Python
- URL: https://github.com/bokveizen/edge-probability-graph-model
- オーナー: bokveizen
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/32029544?v=4