레이블 확산을 기반으로 한 커뮤니티 추출 알고리즘의 성능 분석
- Title
- 레이블 확산을 기반으로 한 커뮤니티 추출 알고리즘의 성능 분석
- Authors
- HAN, WOOK SHIN; 나인혁; 김현지; 이정훈
- Date Issued
- 2017-11-24
- Publisher
- 데이터베이스 소사이어티
- Abstract
- 커뮤니티 추출은 그래프 분석 분야에서 그래프 매칭 등과 더불어 활용도가 높은 기법 중에 하나이다.
커뮤니티 추출은 소비자 분석, 웹, 소셜 네트워크, 생물 정보학 등에서 광범위하게 활용되고 있다. 이에
따라, 최소 컷 방법, 계층적 클러스터링, 게르반-뉴먼 방법, 모듈 방식 최대화 등 그래프로부터 커뮤니티
를 찾는 많은 방법들이 들이 제안되었다.
레이블 확산[1]은 커뮤니티 추출 알고리즘 중에서도 널리 사용되고 있는 알고리즘 중에 하나이다. 레
이블확산은 다른 알고리즘들에 비해 적은 실행 시간을 필요로 하며, 그래프의 구조 외에 다른 정보를
필요로 하지 않는다는 특징을 갖고 있다.
본 논문에서는 레이블 확산 알고리즘을 분석한 뒤, 이를 구현하고 충분한 메모리 공간 위에서 여러 데
이터에 대해 실험하여 성능을 확인하였다.
- URI
- https://oasis.postech.ac.kr/handle/2014.oak/42706
- Article Type
- Conference
- Citation
- Korean DataBase Conference 2017, 2017-11-24
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