[3M5-OS-7b] 可視化とAIと科学・文化・社会

[3M5-OS-7b-04] 企業間取引ネットワークにおける類似取引パターンの可視化分析

〇有本 昂平¹、伊藤 正彦² (1. 株式会社帝国データバンク、2. 北海道情報大学)

キーワード：可視化分析、次元削減、特徴量スケーリング

複雑ネットワークを構成するノードの類似度分析は様々なアプローチで提案されている。類似度分析の多くの研究では、ノードの類似性はネットワークの接続関係に依存するため、ネットワーク内における距離の近いノードの類似度が高く算出され、ネットワーク内の離れた位置にある類似ノードを見つけ出すことは容易でない。企業間取引の分析において、ネットワーク内の離れた場所に位置する類似ノードを見つけることは、自然災害や金融危機などの外的要因で取引先が影響を受けたときの取引代替先を発見するために重要なタスクである。本研究では企業間取引ネットワーク上離れた場所に位置する類似ノードを探索するため、各ノードの取引パターンを特徴量として生成し、複数の次元削減手法により2次元平面上に可視化した。生成した特徴量は極端なべき分布を示すため、各変数に対して特徴量スケーリングを施した。この結果Yeo-Johnson変換によるスケーリング手法を適用した特徴量をUMAPにより次元削減することで、クラスタが明確に識別された最も視認性の高い可視化となった。