정보과학회 논문지 C : 컴퓨팅의 실제
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
공통 이웃 그래프 밀도를 사용한 소셜 네트워크 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Social Network Analysis using Common Neighborhood Subgraph Density |
| 저자(Author) |
강윤섭
최승진
Yoonseop Kang
Seungjin Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 16 NO. 04 PP. 0432 ~ 0436 (2010. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
소셜 네트워크를 비롯한 네트워크로부터 커뮤니티를 발견하려면 네트워크의 노드를 그룹 내에서는 서로 조밀하게 연결되고 그룹 간에는 연결의 밀도가 낮은 그룹들로 군집화하는 과정이 꼭 필요하다. 군집화 알고리즘의 성능을 위해서는 군집화의 기준이 되는 유사도 기준이 잘 정의되어야 한다. 이 논문에서는 네트워크 내의 커뮤니티 발견을 위해 유사도 기준을 정의하고, 정의한 유사도를 유사도 전파(affinity propagation) 알고리즘과 결합하여 만든 방법을 기존의 방법들과 비교한다. |
영문내용
(English Abstract) |
Finding communities from network data including social networks can be done by clustering the nodes of the network as densely interconnected groups, where keeping interconnection between groups sparse. To exploit a clustering algorithm for community detection task, we need a well-defined similarity measure between network nodes. In this paper, we propose a new similarity measure named "Common Neighborhood Sub-graph density" and combine the similarity with affinity propagation, which is a recently devised clustering algorithm. |
| 키워드(Keyword) |
소셜 네트워크
커뮤니티
그래프 밀도
유사도 전파
Social network
community
graph density
affinity propagation
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