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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김바울 (경북대학교) 김상욱 (경북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제22권 제8호
발행연도
2016.8
수록면
357 - 362 (6page)

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소셜 네트워크나 바이오 네트워크는 인터랙션이 가능한 오브젝트들이 관계를 맺음으로써 형성되는 복잡 네트워크이다. 실세계에 존재하는 복잡 네트워크는 커뮤니티 구조로 구성되어 있으며, 이 커뮤니티 구조를 자동으로 발견하는 것은 그 네트워크를 제어하고 이해하는데 있어서 중요한 기술이다. 하지만 이런 네트워크들은 시간에 따라 오브젝트들의 인터랙션에 의해 그 네트워크의 구조와 위상이 불특정하게 변화한다. 이런 동적 네트워크에서 노드들 간에 인터랙션을 기반으로 한 커뮤니티 구조를 발견하는 것은 높은 시간 복잡도 연산이 요구되며, 반복된 계산을 비효율적으로 처리하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 동적 네트워크에서 인터랙션 기반 커뮤니티 구조를 점진적으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 네트워크에서 변화한 요소들을 인지하고, 이전 커뮤니티 그룹 구조를 점진적으로 재활용함으로써 효율적인 커뮤니티 발견이 가능하다.
#커뮤니티 발견 #인터랙션 커뮤니티 #동적 네트워크 #복잡 네트워크 분석 #community detection #interaction-based community #dynamic network #complex network analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 인터랙션 기반 커뮤니티
3. 점진적 커뮤니티 발견 기법
4. 벤치마크 테스트
5. 시간 복잡도 분석
6. 결론
References

참고문헌 (12)

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[학술지(정기간행물)] - S. Fortunato / 2010 / Community Detection in Graphs / Physics Reports 486 : 75 ~ 174 google schola [학술지(정기간행물)] - A. Clauset / 2004 / Finding Community Structure in Very Large Networks / Physical review E 70 : 066111 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - V. D. Blondel / 2008 / Fast Unfolding of Communities in Large Networks / Journal of Statistical Mechanics 10 : P10008 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - P. Meo / 2014 / Mixing local and global information for community detection in large networks / Journal of Computer and System Sciences 80 : 72 ~ 87 google schola [학술지(정기간행물)] - M. De Domenico / 2015 / Identifying Modular Flows on Multilayer Networks Reveals Highly Overlapping Organization in Interconnected Systems / Physics Review X 5 : 011027 ~ google schola

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