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목차 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스이번 포스트에서는 커뮤니티 탐지의 마지막 알고리즘인 label propagation에 대해서 다루겠습니다.1. ProcedureLabel propagation은 한 노드의 이웃들은 보통 같은 커뮤니티에 속한다는 아이디어에서 출발합니다. 알고리즘의 절차는 다음과 같습니다.각 노드를 다른 커뮤니티에 할당합니다. 즉, 각 노드에 다른 label을 부여합니다.모든 노드를 무작위한 순서로 방문하면서 다음을 수행합니다: 해당 노드의 label을 다수의 이웃들이 갖는 label로 바꿔줍니다. 만약 동률이 있다면,  동률인 label중 하나를 무작위로 선택합니다.모든 노드가 다수의 이웃들에 할당된 label을 갖게 되면 (station..

목차 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스이번 포스트에서는 커뮤니티 탐지 알고리즘중 modularity(모듈성)를 이용하는 알고리즘들에 대해서 다루겠습니다.1. Modularity(모듈성)지난 포스트에서는 Girvan-Newman 알고리즘을 이용하여 네트워크의 partition을 구했습니다. 하지만 Girvan-Newman 알고리즘은 hierarchical clustering을 이용하기 때문에 여러 partition들을 제시할 뿐, 어떤 partition을 선택해야하는 지에 대해서는 아무런 답을 주지 않습니다. (Girvan-Newman 알고리즘에 더 알고 싶으시면 아래의 링크를 참고해 주세요.)HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스 이번 포스트에서는 네트워크에서..

목차 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스 이번 포스트에서는 네트워크에서 community를 탐지하는 알고리즘중 하나인 Girvan-Newman algorithm에 대해서 다뤄보겠습니다.현실의 네트워크는 assortativity와 같은 이유로, 비슷한 사람 또는 노드 끼리 연결되고, 그 결과로 커뮤니티 구조가 나타난다는 것을 지난 포스트에서 다뤘습니다. 학교나 반과 같은 커뮤니티는 데이터로 주어지지만, 보통 네트워크 데이터에서 커뮤니티에 대한 정보는 주어지지 않습니다. 이러한 경우, 네트워크에서 커뮤니티들을 탐지 (community detection)할 필요가 있습니다. Community detection은 노드 클러스터링의 한 종류이며, 때로는 클러스터링보다 ..

목차 ">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스 지난 포스트에서는 community structure가 무엇인지, 그리고 관련 정의들과 특징에 대해 다뤘다면, 이번 포스트에서는 community structure와 관련된 문제인 network partitioning과 hierchical clustering에 대해 다뤄보겠습니다.Community structure에 대해 알고 싶다면 아래의 링크를 참고해 주세요.HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스이번 포스트에서는 네트워크의 특징중 하나인 커뮤니티 구조 (community structure)에 대해 다뤄보겠습니다.1. What is it?현실 네트워크의 노드들" data-og-host="sanghn.tistory.com" data-og-source-url..

목차 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스이번 포스트에서는 네트워크의 특징중 하나인 커뮤니티 구조 (community structure)에 대해 다뤄보겠습니다.1. What is it?현실 네트워크의 노드들은 무작위로 연결되어 있지 않습니다. 지난 포스트에서 다뤘듯이 노드들은 주로 같은 특징을 갖는 노드와 연결되는 특징 (assortativity)  이 있습니다.HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스 이번 포스트에서는 현실 네트워크의 가장 큰 특징인 assortativity (동류성), small world, friend of friend를 다뤄보고자 합니다.1. Assortativity (동류" data-og-host="sanghn.tistory.com" dat..

목차 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스  이번 포스트에서는 네트워크 데이터 분석의 기초가 되는 개념들을 다뤄보겠습니다.1. 그래프의 구성 요소네트워크 데이터란 두 관측치 사이의 연결성을 나타내는 데이터로, 그래프의 형태로 표현됩니다.그래프는 N개의 노드 (node) 와 노드들을 잇는 edge들로 정의할 수 있습니다. 앞으로 ($i$,$j$)는 노드 $i$와 노드 $j$를 잇는 edge로 정의하겠습니다. 이 경우, 두 노드 $i$, $j$ 는 인접 (adjacent) 하다고 합니다.네트워크의 edge는 방향성이 있는 경우 (directed)와 방향성이 없는 경우 (undirected)로 나뉩니다. Undirected graph의 edge ($i$,$j$)는 $..