筑波大学 ソーシャルネットワーク研究室

研究業績Publication

論文誌 / Journal Papers

  1. D. Suzuki, S. Tsugawa, K. Tsukamoto, and S. Igari,”On the effectiveness of a contrastive cascade graph learning framework: The power of synthetic cascade data,” PLoS ONE 18(10): e0293032, Oct. 2023. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0293032
  2. D. Suzuki, and, S. Tsugawa “Evaluating Community Detection Algorithms for Multilayer Networks: Effectiveness of Link Weights and Link Direction,” Complex Systems, Vol.32, No.2, pp. 211–228, Oct 2023. doi: 10.25088/ComplexSystems.32.2.211
  3. K. Watabe, S. Nakazawa, Y. Sato, S. Tsugawa, and K. Nakagawa “GraphTune: A learning-based graph generative model with tunable structural features,” IEEE Transactions on Network Science and Engineering, Vol.10, No.4, pp. 2226–2238, Jul. 2023.  doi: 10.1109/TNSE.2023.3244590
  4. S. Tsugawa, and K. Watabe, “Identifying influential brokers on social media from social network structure,” Proceedings of the 17th International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2023), Vol.17, No.1, pp. 842–853, Jun. 2023. doi: 10.1609/icwsm.v17i1.22193
  5. S. Furukawa, and S. Tsugawa, “Empirical evaluation of link deletion methods for limiting information diffusion on social media,” Social Network Analysis and Mining, Vol.12, No.1, pp.169:1–169:9, Nov. 2022. doi: 10.1007/s13278-022-00994-6
  6. S. Tsugawa, T. Kanetsuki, and J. Sugihara, “Relationship between early-career collaboration among researchers and future funding success in Japanese academia,” PLoS ONE 17(11): e0277621, Nov. 2022. doi: 10.1371/journal.pone.027
  7. J. Haruta, S. Tsugawa, and K. Ogura, “Analyzing annual changes in network structures of a social media application-based information-sharing system in a Japanese community,” BMC Health Services Research, 2022. (to appear)
  8. J. Haruta, and S. Tsugawa, “What types of networks do professionals build, and how are they affected by the results of network evaluation?,” Frontiers in Public Health 9:758809, Nov. 2021. doi: 10.3389/fpubh.2021.758809
  9. S. Tsugawa, and S. Niida, “Analyzing the effects of social network structure on the growth and survival of online communities in Reddit,” IEICE Transactions on Communications, Vol.E104-B, No.7, pp. 760–769, Jul. 2021. doi: 10.1587/transcom.2020CQP0006 PDF
  10. J. Haruta, S. Tsugawa, and K. Ogura, “Exploring the structure of social media application-based information-sharing clinical networks in a community in Japan using a social network analysis approach,” Family Medicine and Community Health 2020;8:e000396, Sep. 2020. doi: 10.1136/fmch-2020-000396
  11. S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “Benefits of bias in crawl-based network sampling for identifying key node set,” IEEE Access, Vol.8, pp. 75370-75380, May 2020. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988910
  12. Y. Kazawa, and S. Tsugawa, “Effectiveness of link-addition strategies for improving the robustness of both multiplex and interdependent networks,” Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Vol.545, No.1, pp. 123586:1–123586:12, May 2020. doi: 10.1016/j.physa.2019.123586 PDF
  13. M. Otsuka, and S. Tsugawa, “Robustness of network attack strategies against node sampling and link errors,” PLoS ONE 14(9): e0221885, Sep. 2019. doi: 10.1371/journal.pone.0221885
  14. S. Tsugawa, “Empirical analysis of the relation between community structure and cascading retweet diffusion,” Proceedings of the Thirteenth International Conference on Web and Social Media (ICWSM 2019), Vol.13, No.1, pp. 493–504, Jun. 2019. PDF
  15. S. Tsugawa, “A survey of social network analysis techniques and their applications to socially aware networking,” IEICE Transactions on Communications, Vol.E102-B, No.1, pp.17–39, Jan. 2019. doi: 10.1587/transcom.2017EBI0003 (invited survery paper)
  16. S. Tsugawa, and K. Kimura, “Identifying influencers from sampled social networks,” Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Vol.507, No.1, pp.294-303, Oct. 2018. doi: 10.1016/j.physa.2018.05.105 PDF
  17. S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “On the relation between message sentiment and its virality on social media,” Social Network Analysis and Mining, Vol.7, No.1, pp.19:1–19:14, Dec. 2017. PDF The final publication is available at Springer via 10.1007/s13278-017-0439-0
  18. S. Niida, S. Tsugawa, M. Suganuma, and N. Wakamiya, “A survey on modeling of human states in communication behavior,” IEICE Transactions on Communications, Vol.E100-B, No.9, pp.1538-1546, Sep. 2017. doi: 10.1587/transcom.2016PFI0010 (invited survery paper)
  19. S. Tsugawa, and K. Kito, “Retweets as a predictor of relationships among users on social media,” PLoS ONE 12(1): e0170279 19 pages, Jan. 2017. doi: 10.1371/journal.pone.0170279
  20. S. Tsugawa, Y. Matsumoto, and H. Ohsaki, “On the robustness of centrality measures against link weight quantization in social networks,” Computational and Mathematical Organization Theory, Vol.21, No.3, pp.318–339, Sep. 2015, PDF The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/s10588-015-9188-7
  21. S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “Community structure and interaction locality in social networks,” Journal of Information Processing, Vol.23, No.4, pp.402-410, Jul. 2015., doi: 10.2197/ipsjjip.23.402 (invited paper)
  22. S. Tsugawa, H. Ohsaki, Y. Itoh, N. Ono, K. Kagawa, and K. Takashima, “Dynamic social network analysis with heterogeneous sensors in ambient environment,” Social Networking, Vol.3, No.1, pp.9-18, Jan. 2014. doi: 10.4236/sn.2014.31002
  23. T. Yagi, J. Murayama, T. Hariu, S. Tsugawa, H. Ohsaki, and M. Murata, “Analysis of blacklist update frequency for countering malware attacks on websites,” IEICE Transactions on Communications, Vol.E97-B, No.1, pp.76-86, Jan. 2014.
  24. S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “Effectiveness of link prediction for face-to-face behavioral networks,” PLoS ONE 8(12):e81727, 14 pages, Dec. 2013. doi: 10.1371/journal.pone.0081727
  25. 藤田 和之, 高嶋 和毅, 伊藤 雄一, 大崎 博之, 小野 直亮, 香川 景一郎, 津川 翔, 中島 康祐, 林 勇介, 岸野 文郎, “Ambient Suite を用いたパーティ場面における部屋型会話支援システムの実装と評価,” 電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J96-D, No.1, pp.120-132, Jan. 2013 (in Japanese)
  26. S. Tsugawa, H. Ohsaki, and M. Imase, “Lightweight and distributed connectivity-based clustering derived from Schelling’s model,” IEICE Transactions on Communications, Vol.E95-B, No.8, pp.2549-2557, Aug. 2012.
  27. S. Tsugawa, H. Ohsaki, and M. Imase, “Estimating message importance using inferred inter-recipient trust for supporting email triage,” Journal of Information Processing, Vol.20, No.3, pp.796-805, Jul. 2012.
  28. S. Tsugawa, H. Ohsaki, and M. Imase, “Inferring leadership of online development community using topological structure of its social network,” Journal of the Infosocionomics Society, Vol.7, No.1, pp.17-27, May 2012.

レター / Letter Papers

  1. S. Tsugawa, and Y. Onoue, “On the benefits of knowledge about attacker’s strategy for improving the robustness of networks via link addition,” IEICE Communications Express, Vol.11, No.6, pp.336-341, Jun. 2022.

国際会議論文 / International Conference Papers

  1. K. Yasuda, S. Tsugawa, and K. Watabe, “Impact of Graph-to-Sequence Conversion Methods on the Accuracy of Graph Generation for Network Simulations,” in Proceedings of the First IEEE Workshop on Generative AI for Network Management (NOMSGAIN 2024), 5 pages, May 2024.
  2. S. Tsugawa, and T. Nagase, “Using Graph Neural Networks for Identifying Influencers in Social Networks,” in Proceedings of the 10th Anniversary Korea-Japan Joint Workshop on Complex Communication Sciences (KJCCS 2024), 4pages, Jan. 2024.
  3. S. Furukawa, S. Tsugawa, and K. Watabe, “Effectiveness of link deletion methods using history of information diffusion cascades for limiting their future spread on social media,” in Proceedings of the 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA 2023), pp.112–115, Sep. 2023.
  4. T. Yokoyama, Y. Sato, S. Tsugawa, and K. Watabe, “An accurate graph generative model with tunable features,” in Proceedings of the 32nd International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN 2023), pp.1–2, Jul. 2023. (poster)
  5. Y. Fujita, and S. Tsugawa, “Limiting the spread of misinformation on multiplex social networks,” in Proceedings of the 47th Annual IEEE International Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2023), pp.406–411, Jun. 2023. (short paper)
  6. M. Matsumoto, and S. Tsugawa, “On the effectiveness of features for predicting user churn in reddit communities,” in Proceedings of the 6th IEEE International Workshop on Advances in Artificial Intelligence & Machine Learning (AIML 2023) in conjunction with COMPSAC’23, pp.1173–,1178 Jun. 2023.
  7. D. Suzuki, and S. Tsugawa, “On the effectiveness of using link weights and link direction for community detection in multilayer networks,” in Proceedings of the 11th International Conference on Complex Networks and their Applications (COMPLEX NETWORKS 2022), pp.638–649, Nov. 2022.
  8. S. Ando, and S. Tsugawa, “Effects of random errors on graph convolutional networks,” in Proceedings of the 55th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS 2022), pp.3285–3294, Jan. 2022. doi: 10.24251/HICSS.2022.402
  9. S. Furukawa, and S. Tsugawa, “Limitations of link deletion for suppressing real information diffusion on social media,” in Proceedings of the 2021 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM 2021), pp.111–115, Nov. 2021. (short paper)
  10. T. Nagase, and S. Tsugawa, “Effectiveness of a data-based influence maximization algorithm using information diffusion cascades,” in Proceedings of the 45th Annual IEEE International Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2021), pp.396–401, Jul. 2021. (short paper)
  11. S. Nakazawa, Y. Sato, K. Nakagawa, S. Tsugawa, and K. Watabe, “A tunable model for graph generation using LSTM and conditional VAE,” in Proceedings of the 41st IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS 2021), pp.1126–1127, Jul. 2021. (poster)
  12. D. Suzuki, and S. Tsugawa, “Effects of hidden users on cascade-based community detection,” in Proceedings of the 12th International Conference on Complex Networks (CompleNet 2021), pp.1–11, May 2021.
  13. N. Tsuda, and S. Tsugawa, “Effects of community structure in social networks on speed of information diffusion,” in Proceedings of the 9th International Conference on Complex Networks and their Applications (COMPLEX NETWORKS 2020), pp.51-61, Dec. 2020.
  14. Y. Wakisaka, K. Yamashita, S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “On the effectiveness of random node sampling in influence maximization on unknown graph,” in Proceedings of the 44th Annual IEEE International Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2020), pp.613–618, Jul. 2020. (short paper)
  15. N. Tsuda, and S. Tsugawa, “Effects of truss structure of social network on information diffusion among Twitter users,” in Proceedings of the 11-th International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems (INCoS 2019), pp.306–315, Sep. 2019.
  16. S. Tsugawa, and S. Niida, “The impact of social network structure on the growth and survival of online communities,” in Proceedings of the Workshop on Social Network Analysis Surveillance Technologies (SNAST 2019) in conjunction with ASONAM’19, pp. 1112–1119, Aug. 2019. doi: 10.1145/3341161.3343526, PDF
  17. M. Uehara, and S. Tsugawa, “Analysis of the evolution of the influence of central nodes in a Twitter social network,” in Proceedings of the 43rd Annual IEEE International Computers, Software, and Applications Conference (Student Research Symposium) (COMPSAC 2019), pp.892–895, Jul. 2019.
  18. Y. Kazawa, and S. Tsugawa, “Proposal of strategic link addition for improving the robustness of multiplex networks,” in Proceedings of the 9th International Conference on Complex Networks (CompleNet 2018), pp.75–84, Mar. 2018. (short paper)
  19. S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “On the robustness of influence maximization algorithms against non-adversarial perturbations,” in Proceedings of the 2017 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM 2017), pp. 91–94, Aug. 2017. (short paper)
  20. Y. Kazawa, and S. Tsugawa, “On the effectiveness of link addition for improving robustness of multiplex networks against layer node-based attack,” in Proceedings of the 41st Annual IEEE International Computers, Software, and Applications Conference (Student Research Symposium) (COMPSAC 2017), pp.697–700, Jul. 2017.
  21. S. Mihara, S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “On the effectiveness of random jumps in an influence maximization algorithm for unknown graphs,” in Proceedings of the 31st International Conference on Information Networking (ICOIN 2017), pp. 395–400, Jan. 2017.
  22. K. Kimura, and S. Tsugawa, “Estimating influence of social media users from sampled social networks,” in Proceedings of the Workshop on Social Influence (SI 2016) in conjunction with ASONAM’16, pp. 1302–1308, Aug. 2016. doi: 10.1109/ASONAM.2016.7752405, PDF
  23. Y. Kazawa, and S. Tsugawa, “Robustness of networks with skewed degree distributions under strategic node protection,” in Proceedings of the 4th IEEE International Workshop on Architecture, Design, Deployment and Management of Networks and Applications (ADMNET 2016) in conjunction with COMPSAC’16, pp. 14–19, Jun. 2016. doi: 10.1109/COMPSAC.2016.181, PDF
  24. S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “Negative messages spread rapidly and widely on social media,” in Proceedings of the 3rd ACM Conference on Online Social Networks (COSN 2015), pp. 151–160, Nov. 2015. doi: 10.1145/2817946.2817962, PDF
  25. S. Mihara, S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “Influence maximization problem for unknown social networks,” in Proceedings of the 1st International Workshop on Dynamics in Networks (DyNo 2015) in conjunction with ASONAM’15, pp. 1539–1546, Aug. 2015. doi: 10.1145/2808797.2808885, PDF
  26. S. Tsugawa, Y. Kikuchi, F. Kishino, K. Nakajima, Y. Itoh, and H. Ohsaki, “Recognizing depression from Twitter activity,” in Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2015), pp. 3187-3196, Apr. 2015. doi: 10.1145/2702123.2702280, PDF
  27. S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “Analysis of the robustness of degree centrality against random errors in graphs,” in Proceedings of the 6th Workshop on Complex Networks (CompleNet 2015), pp. 25-36, Mar. 2015. doi: 10.1007/978-3-319-16112-9\3, PDF The original publication is available at http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-16112-9_3
  28. S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “Emergence of fractals in social networks: Analysis of community structure and interaction locality,” in Proceedings of the 38th Annual IEEE International Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2014), pp. 568-575, Jul. 2014. doi: 10.1109/COMPSAC.2014.80, PDF
  29. S. Tsugawa, Y. Mogi, Y. Kikuchi, F. Kishino, K. Fujita, Y. Itoh, and H. Ohsaki, “On estimating depressive tendency of Twitter users utilizing their tweet data,” in Proceedings of the 2nd International Workshop on Ambient Information Technologies (AMBIT 2013), pp. 29-32, Mar. 2013.
  30. M. Ishino, S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “On the robustness of centrality measures against link weight quantization in real weighted social networks,” in Proceedings of the 2nd International Workshop on Ambient Information Technologies (AMBIT 2013), pp. 25-28, Mar. 2013.
  31. S. Tsugawa, Y. Matsumoto, H. Ohsaki and M. Imase, “Robustness of centrality measures against noises in link weights in social network analysis,” in Proceedings of the 9th Asia-Pacific Symposium on Information and Telecommunication Technologies (APSITT 2012), 1 page, Nov. 2012. (short paper)
  32. S. Tsugawa, H. Ohsaki and M. Imase, “Effectiveness of link prediction techniques for face-to-face behavioral networks,” in Proceedings of the 2012 Japan-Ireland Workshop on Intelligence and Networks (JIWIN 2012), pp.98-107, Sep. 2012.
  33. Y. Matsumoto, S. Tsugawa, H. Ohsaki, and M. Imase, “Robustness of centrality measures against link weight quantization in social network analysis,” in Proceedings of the 4th Annual Workshop on Simplifying Complex Networks for Practitioners (SIMPLEX 2012), pp. 49-54, Apr. 2012.
  34. S. Tsugawa, H. Ohsaki, and M. Imase, “Lightweight distributed method for connectivity-based clustering based on Schelling’s model,” in Proceedings of the Second International Workshop on Complex Information Flows (CIF 2012), pp.1137-1142, Mar. 2012.
  35. K. Fujita, Y. Itoh, H. Ohsaki, N. Ono, K. Kagawa, K. Takashima, S. Tsugawa, K. Nakajima, Y. Hayashi, and F. Kishino, “Ambient Suite: Room-shaped information environment for interpersonal communication,” in Proceedings of the 1st International Workshop on Ambient Information Technologies (AMBIT 2012), pp. 18-21, Mar. 2012.
  36. S. Tsugawa, H. Ohsaki, Y. Itoh, N. Ono, K. Kagawa, K. Takashima, and M. Imase, “Toward large-scale and dynamic social network analysis with heterogeneous sensors in ambient environment,” in Proceedings of the 1st International Workshop on Ambient Information Technologies (AMBIT 2012), pp. 32-33, Mar. 2012. (poster)
  37. S. Tsugawa, H. Ohsaki, Y. Itoh, N. Ono, K. Kagawa, K. Takashima, and M. Imase, “Quasi-realtime social network construction with heterogeneous sensors in ambient environment,” in Proceedings of the 8th International Conference on Advances in Computer Entertainment Technology (ACE 2011), pp. 75:1-75:2, Nov. 2011. (poster)
  38. K. Fujita, Y. Itoh, H. Ohsaki, N. Ono, K. Kagawa, K. Takashima, S. Tsugawa, K. Nakajima, Y. Hayashi, and F. Kishino, “Ambient Suite: Enhancing communication among multiple participants,” in Proceedings of the 8th International Conference on Advances in Computer Entertainment Technology (ACE 2011), pp. 25:1-25:8, Nov. 2011.
  39. S. Tsugawa, K. Takahashi, H. Ohsaki and M. Imase, “Robust estimation of message importance using inferred inter-recipient trust for supporting email triage,” in Proceedings of the 10th Annual International Symposium on Applications and the Internet (SAINT 2010), pp. 177-180, Jul. 2010.
  40. S. Tsugawa, H. Ohsaki and M. Imase, “Inferring success of online development communities: Application of graph entropy for quantifying leaders’ involvement,” in Proceedings of the 8th Asia-Pacific Symposium on Information and Telecommunication Technologies (APSITT 2010), 6 pages, Jun. 2010.

国際会議アブストラクト / International Conference Abstracts

  1. A. Hashimoto, S. Tsugawa, S. Igari, and K. Tsukamoto, “Investigating the effectiveness of using ego-network structures for identifying influencers on social media,” in The 9th International Conference on Computational Social Science (IC2S2), Jul., 2023. (Oral)
  2. Y. Wakisaka, K. Yamashita, S. Tsugawa, and H. Ohsaki, “A Study on the Effectiveness of Random Node Sampling in Influence Maximization on Complex Networks,” in The 14th International Conference on Future Internet Technologies (CFI), Aug., 2019. (Poster)

受賞 / Awards

  1. 第39回電気通信普及財団 テレコム学際研究賞 奨励賞：S. Tsugawa, and K. Watabe, “Identifying influential brokers on social media from social network structure,” Proc. ICWSM 2023, Mar. 2024
  2. 電子情報通信学会・コミュニケーションクオリティ研究賞： 津川 翔, 大崎 博之 “未知のグラフにおける特定の属性を有するノードの探索効率に関する一検討,” Jul. 2023.
  3. 電子情報通信学会・通信ソサイエティ活動功労賞：津川 翔, Sep. 2022
  4. 電子情報通信学会・コミュニケーションクオリティ研究会 学生年間優秀発表賞：橋本 祥, Jul. 2022.
  5. 電子情報通信学会・コミュニケーションクオリティ研究会 学生優秀発表賞：橋本 祥, Jan. 2022.
  6. 第14回日本保健医療福祉連携教育学会学術集会・理事長賞： 春田 淳志, 小倉 和也, 津川 翔, “地域包括ケアで活用されるオンライン掲示板での多職種ネットワーク構造の年次推移 -社会ネットワーク分析-,” Nov. 2021.
  7. 電子情報通信学会・革新的無線通信技術に関する横断型研究会 MIKA2021 ポスター賞：古川 栞, Oct. 2021.
  8. 電子情報通信学会・コミュニケーションクオリティ研究会・筆頭発表賞：津川 翔, Aug. 2021.
  9. 電子情報通信学会・コミュニケーションクオリティ研究賞：津田 奈子, 津川 翔 “ソーシャルネットワークのコミュニティ構造がTwitter上の投稿の拡散速度に与える影響の分析,” Aug. 2021.
  10. Best Tutorial Paper Award of IEICE Communications Society: S. Tsugawa, “A survey of social network analysis techniques and their applications to socially aware networking,” May 2020.
  11. 超異分野学会・リバネス研究費アワード2018：津川 翔, Mar. 2018
  12. 電子情報通信学会・学術奨励賞：津川 翔, “ソーシャルメディアにおけるユーザのコミュニティを用いた投稿の拡散規模予測に関する一検討,” 電子情報通信学会総合大会,  Mar. 2018.
  13. 電子情報通信学会・コミュニケーションクオリティ研究奨励賞：津川 翔, “ソーシャルメディアにおける情報拡散と重複コミュニティ構造の関係の分析,” Jul. 2017.
  14. 電子情報通信学会・通信ソサイエティ活動功労賞：津川 翔, Sep. 2015

招待講演 / Invited Talks

  1. 津川 翔, “ネットワーク科学に基づくソーシャルネットワーク上の情報拡散のモデル化と制御,” 電子情報通信学会総合大会 (XX-XX-XX), pp.–, Mar. 2022. (チュートリアル講演)
  2. S. Tsugawa, “On the relation between community structure and information diffusion on social media,” in 2021 International Conference on Emerging Technologies for Communications (ICETC 2021), Dec. 2021. (invited talk)
  3. 津川 翔, “ネットワーク分析の基礎と実践,” 電子情報通信学会革新的無線通信技術に関する横断型研究会 (MIKA2021), Oct. 2021. (チュートリアル講演) GitHub
  4. 津川 翔, “オンラインコミュニティのネットワーク構造がコミュニティの成⻑と⽣存に与える影響,” 電子情報通信学会コミュニケーションクオリティ研究会設立30周年記念シンポジウム, Aug. 2021. (招待講演)
  5. S. Tsugawa, “An introduction of social network analysis techniques for socially aware networking,” in 2020 International Conference on Emerging Technologies for Communications (ICETC 2020), Dec. 2020. (invited talk)
  6. 津川 翔, “ソーシャルネットワーク上のダイナミクスのモデル化・制御 —ユーザ行動を考慮した情報通信システム実現のための一考察—,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会 (BI-8-XX), pp.–, Sep. 2020. (招待講演)
  7. 津川 翔, “ソーシャルネットワーク分析手法とソーシャルアウェアネットワーク技術の研究動向,” 電子情報通信学会技術研究報告 (NS2019-10), pp.55–60, Apr. 2019. (招待講演)
  8. 津川 翔, “通信行動データを利用したコミュニティ計測に関する研究の動向,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2015-103), pp.61–66, Jan. 2016. (招待講演) , PDF

解説記事 / Invited Review Articles (in Japanese)

  1. 和田 耕一，佐久間 淳，平田 祥人，福地 一斗，青砥 隆仁，五十嵐 康彦，今倉 暁，Vasilache Simona Mirela，海野 広志，遠藤 結城，岡 瑞起，川口 一画，國廣 昇，滝沢 穂高， 津川 翔 ，三末 和男，三谷 純，“筑波大学における全学必修のデータサイエンス教育,” オペレーションズ・リサーチ, Vol.65, No.9, pp. 573–578, 2020年11月
  2. 津川 翔, “SNSに蓄積された情報の活用,” 電子情報通信学会通信ソサイエティマガジン, No. 52, pp. 282-ー288, 2020年3月
  3. 岡本淳，久保亮吾, 津川 翔 ，平栗健史，松田崇弘， “ネットワーク品質評価・設計・制御技術,” 電子情報通信学会誌, vol. 100, no. 8, pp. 831-836, 2017年8月.

研究会 / Domestic Workshop (in Japanese)

  1. 田原 幸太, 津川 翔, “異なるドメインへ適用可能なインフルエンサー特定手法のフォロワーサイズ別のランキング性能の評価,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2023-76), pp.32–37, Mar. 2024.
  2. 津川 翔, 北村 匠, “ソーシャルメディアVentのデータを用いた情動伝染現象の一分析,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (B-11-26), p.XXX Mar. 2024.
  3. 津川 翔, 大崎 博之, “未知のソーシャルネットワークにおける隠れたノードの探索に関する一検討,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2023-55), pp.19–24, Jan. 2024.
  4. 田原 幸太, 津川 翔, “ソーシャルネットワークにおける情報拡散者特定手法の異なるドメインへの汎化性能の評価,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-11-18), p.XXX Sep. 2023.
  5. 田村 雄登, 津川 翔, 渡部 康平, “Twitter における拡散経路が推定できないリツイートの発生パターンに関するー考察：ユーザ間距離に着目して,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-11-17), p.XXX Sep. 2023.
  6. 橋本 祥, 津川 翔, 塚本圭一郎, 猪狩慎太郎, “ソーシャルメディアユーザーのエゴネットワーク構造を用いたインフルエンサ特定測手法の評価,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2023-35), pp.54–58, Sep. 2023.
  7. 津川 翔, 新井田 統, “研究会の活動状態把握のための共著関係ネットワーク分析,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2023-32), pp.38–43, Sep. 2023.
  8. 田原 幸太, 津川 翔, “異なるドメインに適用可能なインフルエンサー特定手法に関する一検討,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2023-12), pp.24–29, Jul. 2023.
  9. 津川 翔, 大崎 博之, “未知のグラフにおける特定の属性を有するノードの探索効率に関する一検討,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2022-81), pp.7–12, Mar. 2023.
  10. 古川 栞, 津川 翔, 渡部康平,”拡散予測を用いたリンク削除によるソーシャルメディア上の情報拡散抑制効果の検証,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2022-82), pp.13–18, Mar. 2023.
  11. 横山昂大, 佐藤良紀, 津川 翔, 渡部康平, “LSTMと条件付きVAEを用いた構造的特徴を高精度に指定可能なグラフ生成モデル,” 電子情報通信学会技術研究報告 (IN2022-52), pp.1–6, Jan. 2023.
  12. 藤田 結海, 津川 翔, “多層ネットワークにおける訂正情報の拡散による誤情報拡散抑制の効果に関する一検討,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2022-44), pp.109–114, Sep. 2022.
  13. 松本 征芳, 津川 翔, “オンラインコミュニティユーザの離脱予測における複数コミュニティでの活動履歴の有効性の評価,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2022-XX), pp.XX–XX, Jun. 2022.
  14. 鈴木 大樹, 津川 翔, “多層ネットワークにおけるリンク重みおよびリンク向きの有無がコミュニティ抽出アルゴリズムに与える影響,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2022-2), pp.7–12, May 2022.
  15. 中満 悠人, 津川 翔, 塚本圭一郎, 猪狩慎太郎, “Twitterにおける企業アカウントの影響力とエゴネットワーク構造の関係の分析,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2022-1), pp.1–6, May 2022.
  16. 津川 翔, 渡部康平, “ソーシャルネットワークにおける情報拡散者の特定に関する一検討,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2021-94), pp.100–105, Jan. 2022.
  17. 橋本 祥, 津川 翔, 塚本圭一郎, 猪狩慎太郎, “グラフニューラルネットワークを用いたエゴネットワークからのインフルエンサー推定に関する検討,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2021-91), pp.82–87, Jan. 2022.
  18. 津川 翔, 金築拓也, 杉原淳一, “日本のアカデミア研究者のキャリア初期における共同研究と将来の研究資金獲得の関係の分析,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2021-60), pp.109–114, Sep. 2021.
  19. 脇坂 悠生, 松尾 涼太郎, 津川 翔, 大崎 博之, “未知のネットワーク上の影響最大化における幅優先探索の有効性,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2021-42), pp.29–34, Sep. 2021.
  20. 脇坂 悠生, 松尾 涼太郎, 津川 翔, 大崎 博之, “影響最大化問題における幅優先探索によるノードサンプリングの有効性に関する一検討,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-XX-XX), p.XXX Sep. 2021.
  21. 永瀬 拓也, 津川 翔, “データに基づく影響最大化アルゴリズムの評価,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2021-4), pp.18–23, May 2021.
  22. 中沢昇平, 佐藤良紀, 中川健治, 津川 翔, 渡部康平, “LSTMと条件付きVAEを用いた構造的特徴を指定可能なグラフ生成モデル,” 電子情報通信学会技術研究報告 (NS2020-159), pp.214–219, Mar. 2021.
  23. 鈴木 大樹, 津川 翔, “情報拡散履歴を用いたコミュニティ検出のデータ欠損に対するロバスト性の評価,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2020-68), pp.43–48, Jan. 2021.
  24. 古川 栞, 津川 翔, “ソーシャルネットワークに対するリンク削除が Twitter 上の情報拡散に与える影響に関する一考察,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2020-67), pp.38–42, Jan. 2021.
  25. 脇坂 悠生, 山下 量之, 津川 翔, 大崎 博之, “未知のグラフ上の影響最大化問題における最適サンプルノード数に関する一検討,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-XX-XX), p.XXX Sep. 2020.
  26. 津田 奈子, 津川 翔, “ソーシャルネットワークのコミュニティ構造がTwitter上の投稿の拡散速度に与える影響の分析,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2020-6), pp.31–36, Jun. 2020.
  27. 上原 みなみ, 津川 翔, “Twitterにおいて長期間強い影響力を維持するユーザの特徴に関する一考察,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (B-11-XX), p.XXX Mar. 2020.
  28. 上原 みなみ, 津川 翔, “Twitterユーザの影響力および拡散力の時系列変化の分析,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2019-154), pp.101–106, Mar. 2020.
  29. 津川 翔, 大塚 桃子, “ノードサンプリングおよびリンク誤りがネットワーク攻撃戦略の有効性に与える影響の評価,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2019-111), pp.23–27, Jan. 2020.
  30. 脇坂 悠生, 山下 量之, 津川 翔, 大崎 博之, “グラフ上の影響伝搬におけるランダムサンプリングの効率性に関する一検討,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-XX-XX), p.XXX Sep. 2019.
  31. 永瀬 拓也, 津川 翔, “データに基づく影響最大化アルゴリズムのTwitterデータを用いた評価,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-XX-XX), p.XXX Sep. 2019.
  32. 尾上 洋一, 津川 翔, “攻撃戦略の予測がリンク付加によるネットワークのロバスト性向上に与える効果の分析,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2019-25), pp.67–72, May 2019.
  33. 尾上 洋一, 津川 翔, “攻撃戦略予測に基づくリンク付加によるネットワークのロバスト性向上効果に関する一考察,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (B-11-18), p.XXX Mar. 2019.
  34. 津川 翔, 大崎 博之, “不完全なネットワークにおける最小p-メジアン問題 — 定式化と実験的評価 —,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2018-85), pp.53–58, Jan. 2019.
  35. 津川 翔, 大崎 博之, “未知のネットワークの最小 p-メジアン問題に関する一考察,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-11-11), p.XXX Sep. 2018.
  36. 津田 奈子, 津川 翔, “ソーシャルネットワークのトラス構造がネットワーク上の情報拡散に与える影響,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2018-59), pp.77–82, Aug. 2018.
  37. 大塚 桃子, 津川 翔, “不完全なネットワークの情報に基づく免疫付与戦略の有効性の評価,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2018-45), pp.71–86, Jul. 2018.
  38. 上原 みなみ, 津川 翔, “ソーシャルメディアにおける中心的ユーザの影響力変化の分析,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2018-44), pp.75–80, Jul. 2018.
  39. 津川 翔, “ソーシャルネットワークのコミュニティ構造がソーシャルメディア上の投稿の拡散規模に与える影響の分析,” 人工知能学会全国大会論文集, pp.2C2-04:1–2C2-04:4, Jun. 2018.
  40. 山口 太一, 角田 孝昭, 吉田 光男, 津川 翔, 山本幹雄 “自動車購入における検索行動の先行期間を考慮した販売台数の予測,” 情報処理学会全国大会論文集, pp.–, Mar. 2018.
  41. 竹村 隼平, 津川 翔, “ソーシャルネットワークにおける影響力推定手法の有効性と手法間の関係の分析,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2017-88), pp.17–22, Jan. 2018.
  42. 賀沢 唯, 津川 翔, “レイヤーノードの次数および層間次数差に基づくリンク付加による多重ネットワークのロバスト性向上効果の検証,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2017-83), pp.73–78, Nov. 2017.
  43. 津川 翔, “ソーシャルメディアにおける情報拡散とコミュニティ構造の関係の分析,” 第 12 回通信行動工学研究会予稿集, pp.–, Sep. 2017.
  44. 大塚 桃子, 津川 翔, “ノード削除によるネットワーク上のウイルス拡散抑制効果に関する一考察,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-11-6), p.XXX Sep. 2017.
  45. 賀沢 唯, 津川 翔, “多重ネットワークへの戦略的リンク付加によるレイヤーノードベース攻撃に対するロバスト性向上効果の検証,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2017-34), pp.31–36, jul. 2017.
  46. 津川 翔, 大崎 博之, “影響伝搬確率の誤差に対する影響最大化アルゴリズムのロバスト性評価,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2017-11), pp.53–58, Apr. 2017.
  47. 松田 崇弘, 岡本 淳, 久保 亮吾, 津川 翔, 平栗 健史, “CQ研専のアクティビティから見る将来のネットワーク像 – 通信品質評価・計測・制御の統合に向けて –,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (BI-6-7), pp.SS-92–93 Mar. 2017.
  48. 津川 翔, “ソーシャルメディアにおけるユーザのコミュニティを用いた投稿の拡散規模予測に関する一検討,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (B-11-20), p.333 Mar. 2017.
  49. 津川 翔, “ソーシャルメディアにおける情報拡散と重複コミュニティ構造の関係の分析,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2016-99), pp.53–58, Jan. 2017.
  50. 辻 慎平, 津川 翔, “ネットワークにおけるトラフィックパターンの偏りとノードの耐久度の割当方法がカスケード故障に与える影響の分析,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2016-98), pp.47–52, Jan. 2017.
  51. 辻 慎平, 津川 翔, “ネットワークにおけるトラフィックパターンの偏りがカスケード故障に与える影響に関する一考察,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-11-14), p.269 Sep. 2016.
  52. 賀沢 唯, 津川 翔, “選択的ノード保護下におけるネットワークのロバスト性の重回帰分析によるモデル化,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-11-13), p.268 Sep. 2016.
  53. 福本 淳一, 三原 正大, 津川 翔, 大崎 博之, “ネットワークにおけるウィルス拡散とカスケード故障の相互作用に関する一考察,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-11-15), p.270 Sep. 2016.
  54. 津川 翔, “Twitterにおける情報拡散とコミュニティ構造の関係に関する一考察,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2016-54), pp.33–38, Aug. 2016.
  55. 三原 正大, 津川 翔, 大崎 博之, “未知のグラフに対する影響最大化アルゴリズムにおけるランダムジャンプの効果,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2016-3), pp.13–18, Apr. 2016.
  56. 賀沢 唯, 津川 翔, “選択的ノード保護下における偏った次数分布を持つネットワークのロバスト性評価,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2016-2), pp.7–12, Apr. 2016.
  57. 山口 太一, 角田 孝昭, 津川 翔, 山本 幹雄, “検索行動量を用いた自動車販売台数予測に必要な学習期間の長さについての分析,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (D-4-8), p.XX, Mar. 2016.
  58. 三原 正大, 津川 翔, 大崎 博之, “未知のグラフに対する影響最大化アルゴリズムにおけるランダムジャンプの効果に関する一検討,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (B-11-24), p.XX, Mar. 2016.
  59. 賀沢 唯, 津川 翔, 山本 幹雄, “選択的ノード保護によるネットワークのロバスト性向上効果に関する一考察,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (B-11-11), p.XX, Mar. 2016.
  60. 植野 皓夫, 三原 正大, 津川 翔, 大崎 博之, “影響伝搬確率の誤差に対する影響最大化アルゴリズムのロバスト性に関する一考察,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2015-126), pp.107–112, Mar. 2016.
  61. 木邑 和馬, 津川 翔, 山本 幹雄, “サンプリングされたソーシャルネットワークからのユーザの影響力推定,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2015-97), pp.25–30, Jan. 2016.
  62. 津川 翔, 木藤 紘介, 山本 幹雄, “ソーシャルネットワークのトポロジ構造と情報フローを用いたリンク予測,” 通信行動工学時限研専　第 9 回研究会予稿集, pp.1–5, Jan. 2016.
  63. 植野 皓夫, 三原 正大, 津川 翔, 大崎 博之, “影響伝搬確率のゆらぎが影響最大化アルゴリズムに与える影響に関する一考察,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-16-4), p.329, Sep. 2015.
  64. 津川 翔, 大崎 博之, “ソーシャルメディアにおける投稿の感情がその拡散力に与える影響,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2015-46), pp.37–42, Sep. 2015.
  65. 角田 孝昭, 吉田 光男, 津川 翔, 山本 幹雄, “状態空間モデルを用いた検索トレンドとページビューからの自動車販売台数の予測,” 人工知能学会全国大会論文集, pp.3C-3:1–3C-3:4, Jun. 2015.
  66. 木邑 和馬, 津川 翔, 山本 幹雄, “Twitter におけるソーシャルネットワークの不完全性がユーザの影響力推定に与える影響の分析,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (BS-8-11), pp.S174–S175, Mar. 2015.
  67. 森 久幸, 津川 翔, 大崎 博之, “ソーシャルメディアにおける投稿の感情がその拡散力に与える影響の分析,” 通信行動工学時限研専　第 8 回研究会予稿集, pp.22–29, Mar. 2015.
  68. 津川 翔, 大崎 博之, “ネットワーク分析における中心性指標のロバスト性に関する一考察,” 第 57 回自動制御連合講演会予稿集, pp.1072–1077, Nov. 2014.
  69. 三原 正大, 津川 翔, 大崎 博之, “未知のグラフに対する影響最大化アルゴリズムの提案と評価,” 通信行動工学時限研専　第 7 回研究会予稿集, pp.23-28, Oct. 2014.
  70. 三原 正大, 津川 翔, 大崎 博之, “未知のグラフに対する影響最大化アルゴリズムの提案,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-11-37), p.268, Sep. 2014.
  71. 森 久幸, 津川 翔, 大崎 博之, “ソーシャルメディアにおける投稿のセンチメントがその拡散範囲に与える影響の分析,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-11-38), p.269, Sep. 2014.
  72. 中島 光夫, 津川 翔, 山本 幹雄, “トピックモデルを用いたソーシャルメディアからの市場シェア予測,” 第 13 回情報科学技術フォーラム (FIT 2014) 予稿集 第 2 分冊, pp. 221-222, Sep. 2014.
  73. 津川 翔, 大崎 博之, “グラフにおけるランダム誤りに対する次数中心性のロバスト性解析,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2014-18), pp.19-24, Jul. 2014.
  74. 菊地 佑介, 津川 翔, 岸野 文郎, 中島 康祐, 伊藤 雄一, 大崎 博之, “Twitter におけるユーザの単語使用頻度を用いたうつ傾向の推定,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (A-14-2), p.168, Mar. 2014.
  75. 石野 正典, 津川 翔, 大崎 博之, 長谷川 亨, “グラフエントロピーによる中心性指標のロバスト性推定 –ノードの中心性指標のノイズに対する順位不変性の推定–,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2013-101), pp. 71-76, Mar. 2014.
  76. 菊地 佑介, 津川 翔, 岸野 文郎, 中島 康祐, 伊藤 雄一, 大崎 博之, “ココロスコア：Twitter 解析によるココロの状態推測,” 通信行動工学時限研専　第五回研究会予稿集, pp.17-24, Nov. 2013.
  77. 津川 翔, 大崎 博之, “ソーシャルネットワークにおけるコミュニティ内交流局所性の分析,” 電子情報通信学会技術研究報告 (CQ2013-62), pp. 61-66, Nov. 2013.
  78. 津川 翔, 大崎 博之, “リンク重みの誤差に対する中心性指標のロバスト性解析,” 第2回 NetSci/CCS 研究会 合同ワークショップ, 6 pages, Aug. 2013.
  79. 茂木 佑希子, 津川 翔, 菊地 佑介, 岸野 文郎, 藤田 和之, 伊藤 雄一, 大崎 博之, “Twitter 解析によるうつ傾向推定に関する一検討,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (A-14-6), p.187, Mar. 2013.
  80. 津川 翔, 茂木 佑希子, 菊地 佑介, 岸野 文郎, 藤田 和之, 伊藤 雄一, 大崎 博之, “大規模ツイートデータを利用したうつ傾向の推定に関する検討,” 電子情報通信学会技術研究報告 (HCS2012-89), pp.61-66, Mar. 2013.
  81. 津川 翔, 大崎 博之, 今瀬 真, “対面での交流関係を表現したソーシャルネットワークにおけるリンク予測手法の評価,” 通信行動工学時限研専　第三回研究会予稿集, pp.20-28, Oct. 2012.
  82. 石野 正典, 津川 翔, 大崎 博之, “現実のソーシャルネットワークにおけるリンク重みの量子化がノードの中心性指標に与える影響,” 通信行動工学時限研専　第三回研究会予稿集, pp.10-19, Oct. 2012.
  83. 石野 正典, 津川 翔, 大崎 博之, “現実のソーシャルネットワークにおいてリンク重みの量子化がノードの中心性指標に与える影響の分析,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 (B-11-8), p.282, Sep. 2012.
  84. 津川 翔, 大崎 博之, 伊藤 雄一, 小野 直亮, 香川 景一 郎, 高嶋 和毅, 今瀬 真, “アンビエント環境における異種センサを用いた動的ソーシャルネットワーク分析,” 通信行動工学時限研専　第二回研究会予稿集, pp. 17-22, Mar. 2012.
  85. 松本 幸大, 津川 翔, 大崎 博之, 今瀬 真, “ソーシャルネットワーク分析においてリンク重みの量子化がノードの中心性指標に与える影響,” 電子情報通信学会技術研究報告 (IN2011-120), pp. 23-28, Jan. 2012.
  86. 津川 翔, 重森 圭太, 大崎 博之, 今瀬 真, “A study on lightweight distributed method for connectivity-based clustering,” 第 9 回 QoS ワークショップ予稿集 (QW-9-P-10), Nov. 2011.
  87. 津川 翔, 重森 圭太, 大崎 博之, 今瀬 真, “シェリングモデルに基づく軽量な分散クラスタリング手法の提案,” 電子情報通信学会技術研究報告 (IN2011-103), pp. 61-66, Nov. 2011.
  88. 藤田 和之, 高嶋 和毅, 伊藤 雄一, 大崎 博之, 小野 直亮, 香川 景一郎, 津川 翔, 中島 康祐, 林 勇介, 岸野 文郎, “Ambient Suite: 部屋型情報空間を用いた対人コミュニケーション支援,” ヒューマンインタフェースシンポジウム2011, pp.395-400, Sep. 2011.
  89. 松本 幸大, 津川 翔, 大崎 博之, 今瀬 真, “ソーシャルネットワークにおけるリンク重みの有無がノードの中心性指標に与える影響に関する一考察,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (B-7-58), p. 222, Mar. 2011.
  90. 津川 翔, 大崎 博之, 今瀬 真, “ソーシャルネットワークのトポロジ構造を用いた開発型オンラインコミュニティのリーダシップ推定手法の提案,” 第 7 回ネットワーク生態学シンポジウム, pp. 203-204, Mar. 2011.
  91. 津川 翔, 大崎 博之, 今瀬 真, “ソーシャルネットワークのトポロジ構造を用いた開発型オ ンラインコミュニティのリーダシップ推定手法,” 電子情報通信学会技術研究報告 (IN2010-100), pp. 19-24, Dec. 2010.
  92. 塚本 圭一郎, 津川 翔, 大崎 博之, 今瀬 真, 桑原 健, 村 山 純一, “Web ページのブロック間類似度を用いたハイパーリンクの参照箇所推定手法,” 電子情報通信学会総合大会講演論文集 (D-13-4), p. 245, Mar. 2009.
  93. 津川 翔, 杉山 浩平, 大崎 博之, 今瀬 真, “ソーシャルネットワークのトポロジ構造を用いた開発型オンラインコミュニティの成功度推定手法,” 電子情報通信学会技術研究報告 (IN2008-61), pp. 105-110, Sep. 2008.