機械学習に関連する学会のクラスタリング

機械学習周辺の学会/論文誌が多くて関連性がよくわからなかったので，引用関係をもとに可視化してみました．マウス操作で拡大/スクロールしたり，マウスオーバーで関連エッジが強調表示されたりします．


全画面表示 / ソース

元データには Aminer が公開している Citation Network Dataset を使っています[1]．

[1]　Jie Tang, Jing Zhang, Limin Yao, Juanzi Li, Li Zhang, and Zhong Su.
　　ArnetMiner: Extraction and Mining of Academic Social Networks.
　　In Proceedings of SIGKDD'2008. pp.990-998.

ノードが各論文誌/講演会に対応しており，各ノードのサイズは被引用数を示しています．より具体的には，50件以上の引用/被引用の関係があるノード間にエッジを生成し，引用数に応じた引力と斥力に基づいた運動をシミュレーションすることで，クラスタを形成させています．

ICML（緑色のノード）などのいわゆる機械学習の学会は（近年のブームのせいか）同種内の引力よりも周辺分野からの引力が強いようで，面積が大きい緩いクラスタを形成しているようです．

機械学習の周辺ではコンピュータビジョン，言語処理，ニューラルネット，人工知能などが目立つクラスタを形成しており，データマイニングは機械学習と同様，面積が大きい緩いクラスタを形成しています．

自分の専門が制御理論なので，制御分野の論文誌である Automatica（赤色のノード） と機械学習のトップカンファレンスである ICML （緑色のノード）の近傍にある学会を抽出して可視化してみましたが，大本のデータが DBLP で，制御理論の分野の引用関係があまり収録されていないので，制御分野については寂しい感じになっています．

信号処理とロボットが制御分野の近くでクラスタを形成しており，これらとコンピュータビジョン・ニューラルネットが機械学習との間に位置しています．また，最適化や応用数学のクラスタが制御の近くにあるのもわりと納得です．

前述したデータセットの処理には python および NetworkX， ノードの配置に Gephi，可視化には D3.js を利用しています．これらの有用なソフトウェアを開発・公開されている方々に感謝します．

あと，超重いですがコンピュータ関連分野全体を可視化したものも置いておきます．
https://maruta.github.io/visnet-dml/full/