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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
661 - 672 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

소셜네트워크 자료를 위한 잠재적 위치군집 분석 개선 연구
김지용 ,  박원경 ,  전수영 Journal of The Korean Data Analysis Society 2019.01 학술저널

2018

소셜네트워크자료를 위한 잠재적 위치 군집 분석 개선 연구
김지용 응용통계학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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소셜네트워크 자료는 객체 또는 노드들 사이의 관계를 나타내기 위한 자료로 사회학, 경제학, 경영학을 비롯한 사회과학 분야에서뿐만 아니라 물리학, 의학, 생물학 등의 자연과학과 같이 다양한 분야에서 사용되고 있다. 소셜네트워크에서 노드는 한 사람 또는 가족, 조직과 같이 더 큰 사회적 그룹을 나타내고 연결선은 두 노드 사이의 연결 여부 혹은 연결 강도를 나타낸다. 소셜네트워크 분석은 이러한 연결선을 통해 노드들 간의 규칙적인 관계패턴을 파악하여 네트워크 전체적인 구조를 이해하고 분석하는 것으로 분석 목적에 따라 적절한 통계적 모형을 이용해 다양한 의미를 도출해 낼 수 있다. 하지만 소셜네트워크 분석에 이용되는 통계적 모형의 우수성은 정확한 모수 추정에 의존한다. 소셜네트워크 분석에 현재 많이 사용되고 있는 모형은 잠재적 위치군집모형으로, 이러한 잠재변수를 고려한 모형은 매우 복잡하고 모수 추정에 어려움이 많다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 연구는 잠재적 위치군집모형에서 각 군집별 정보를 이용하는 개선된 표본생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모의실험과 실 자료 분석을 통해 다른 방법보다 더 효율적인 추정치를 제공하는 우수성을 보여 주었다.
#social network analysis #latent position cluster model #Markov chain Monte Carlo #Bayesian inference.

목차

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참고문헌 (33)

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Airoldi, E. / 2008 / Mixed membership stochastic blockmodels / Journal of Machine Learning Research 9:1981~2014 google schola 배재동 / 2009 / 학생 친밀도 네트워크에서 중심성 분석 및 활용방안 / Journal of The Korean Data Analysis Society 11(3):1467~1478 google schola Banfield, J. D. / 1993 / Model-based Gaussain and non-Gaussian clustering / Biometrics 49(3):803~821 google schola Bouveyron, C. / 2018 / The stochastic topic block model for the clustering of networks with textual edges / Statistics and Computing 28(1):11~31 google schola 최창환 / 2018 / 네트워크 이론을 활용한 풋살 공격패턴 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 20(4):1973~1988 dbpia

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