다중스케일 네트워크 생성기 MUSKETEER

초록

MUSKETEER는 기존 네트워크를 다중 스케일로 코어싱·편집·언코어싱하는 V‑cycle 방식을 이용해, 구조적 특성을 거의 보존하면서도 다양한 수준의 변동성을 가진 합성 네트워크 집합을 자동으로 생성한다. 편집은 거리 기반 확률분포와 노드 차수 재샘플링을 활용해 클러스터링, 평균 경로길이, 차수 분포 등 알려진 지표뿐 아니라 미지의 특성까지도 자연스럽게 유지한다. 실험 결과, 기존 생성 모델보다 다수 지표에서 높은 충실도와 적절한 변동성을 보이며, 선형 시간 복잡도로 대규모 그래프에도 적용 가능함을 입증한다.

상세 분석

본 논문은 네트워크 합성 문제를 다중 스케일 최적화 기법에 착안한 새로운 편집 기반 접근법으로 재정의한다. 핵심 아이디어는 원본 그래프 G₀를 연속적인 코어싱 과정을 통해 G₁,…,G_k 라는 점점 축소된 그래프 계층을 만든 뒤, 가장 거친 수준 G_k에서 작은 편집(노드·엣지 삽입·삭제)을 수행하고, 이를 역방향으로 언코어싱하면서 각 단계마다 동일한 편집 절차를 적용한다는 점이다. 이때 편집은 ‘두 번째 최단 경로 길이(spath)’라는 통계량의 경험적 분포 P_Gi