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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.3
- 수록면
- 41 - 50 (10page)
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소셜 네트워크 분석은 l개의 연결을 가지는 n개의 노드를 대상으로 한다. 노드 수 n이 수십 또는 수백 정도의 소셜 네트워크를 분석할 때는 전체 데이터를 대상으로 분석이 가능하지만, 그 이상이 되면 육안으로 분석하기는 어렵다. 따라서 전체 소셜 네트워크를 분리할 필요가 있는데 이 때 사용할 수 있는 방법이 군집화이다. 군집화를 통해 전체 노드를 하위 그룹으로 구성하면, 소셜 네트워크의 특징 분석이나 노드간의 관계 분석을 쉽게 수행할 수 있게 된다. 군집화 기법은 하위 그룹의 개수를 미리 설정해야 하기 때문에 사용자와의 상호 작용이 필요하고, 이렇게 생성된 하위 그룹이 최적의 결과라는 것을 보증할 수 없다. 본 논문에서는 외부 커뮤니티 연관도를 활용한 동적인 하위 그룹 생성 방법을 제안한다. 발견된 하위 그룹의 개수와 하위 그룹 순도를 기준으로 기존의 연구들과 비교하였고, 실험 결과 제안하는 방법의 우수성을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 동적 하위 그룹 선택 방법
4. 실험환경 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - C. T. Butts / 2008 / Social network analysis : A methodological introduction / Asian Journal of Social Psychology 11 : 13 ~ 41
2. [학술지(정기간행물)] - 강은영 / 2011 / 웹사이트 중복회원 관리 : 소셜 네트워크 분석 접근 / 지능정보연구 17 (1) : 153 ~ 169
8. [학술대회논문] - M. Girvan / 2002 / Community structure in social and biological networks / Proceedings of the National Academy of Science 99 (12) : 7821 ~ 7826
9. [학술지(정기간행물)] - M. E. J. Newman / 2004 / Detecting community structure in networks / Eur. Phys. J. B 38 (2) : 321 ~ 330
10. [학술대회논문] - Richard Freeman / 2007 / Topological Tree Clustering of Social Network Search Results / Proceedings of the Eight International Conference on ]Lecture Notes in Computer Science (LNCS 4481) : 760 ~ 769
2. [학술지(정기간행물)] - 강은영 / 2011 / 웹사이트 중복회원 관리 : 소셜 네트워크 분석 접근 / 지능정보연구 17 (1) : 153 ~ 169
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9. [학술지(정기간행물)] - M. E. J. Newman / 2004 / Detecting community structure in networks / Eur. Phys. J. B 38 (2) : 321 ~ 330
10. [학술대회논문] - Richard Freeman / 2007 / Topological Tree Clustering of Social Network Search Results / Proceedings of the Eight International Conference on ]Lecture Notes in Computer Science (LNCS 4481) : 760 ~ 769
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