| 한글제목(Korean Title) |
대규모 워크플로우 소셜 네트워크의 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘 성능 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Performance Analysis of an Estimated Closeness Centrality Ranking Algorithm in Large-Scale Workflow-supported Social Networks |
| 저자(Author) |
김 자 원
안 현
김 광 훈
Jawon Kim Hyun Ahn Kwanghoon Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 16 NO. 03 PP. 0071 ~ 0077 (2015. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 대규모 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 위한 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하고, 그에 대한 성능 분석
을 수행한다. 기존의 근접 중심도 분석 방법은 특정 노드와 다른 모든 노드들 간의 최단거리를 구하므로 네트워크의 크기가 커짐에
따라 근접 중심도 분석 시간이 기하급수적으로 증가하는 문제점을 가진다. 이로 인해 대규모 소셜 네트워크의 근접 중심도 랭킹 과
정에도 계산시간 문제를 가진다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 추정기법을 활용한 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현
하며 기존 알고리즘과의 성능 분석을 수행한다. 이는 약 50%의 계산 시간 단축 결과를 보여주었다.
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영문내용
(English Abstract) |
This paper implements an estimated closeness centrality ranking algorithm in large-scale workflow-supported social networks and
performance analyzes of the algorithm. Existing algorithm has a time complexity problem which is increasing performance time by
network size. This problem also causes ranking process in large-scale workflow-supported social networks. To solve such problems, this
paper conducts comparison analysis on the existing algorithm and estimated results by applying estimated-driven RankCCWSSN(Rank
Closeness Centrality Workflow-supported Social Network). The RankCCWSSN algorithm proved its time-efficiency in a procedure about
50% decrease.
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| 키워드(Keyword) |
워크플로우 기반 소셜 네트워크
추정 근접 중심도
랭킹 알고리즘
Workflow-supported Social Network
Estimated Closeness Centrality
Ranking Algorithm
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