동적 커뮤니티 탐지를 위한 마코프 체인 루벤 알고리즘

본 논문은 그래프가 시간에 따라 변하는 상황에서 모듈러리티를 최대화하는 온라인 커뮤니티 탐지 알고리즘을 제안한다. 기존 Louvain 알고리즘의 집계 단계 대신 메트로폴리스-헤이스팅(MH) 기반의 확률적 계층적 클러스터링을 이용해 마코프 체인을 구성하고, 제안 분포를 균등 선택과 경계 노드 중심 선택을 혼합함으로써 수렴 속도를 개선한다. 정적·동적 두 버전을 모두 실험하여 Louvain 대비 약간 낮은 모듈러리티를 보이지만, 온라인 환경에서 연…

저자: Yves Darmaillac, Sebastien Loustau

동적 커뮤니티 탐지를 위한 마코프 체인 루벤 알고리즘
본 논문은 시간에 따라 구조가 변하는 대규모 네트워크에서 커뮤니티 구조를 지속적으로 유지·갱신하는 방법을 제안한다. 먼저, 그래프 G=(V,E)를 무방향 가중 그래프로 정의하고, 모듈러티 Q(C) = (1/2m)∑_{i,j}

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