군집을 찾는 알고리즘1 - Girvan-Newman algorithm

1. idea 군집을 찾는 대표적인 하향식 알고리즘으로 전체 그래프에서 시작하여 군집들이 서로 분리되도록 link를 순차적으로 제거함 서로 다른 군집을 연결하는 다리 역할을 하는 link를 먼저 제거해나가야 군집들이 분리 될 것이다.   2. betweenness centrality 그래프의 임의의 두 node의 최단 경로 위에 특정 link가 몇번이나 놓이는지 계산    link A-B는 양 옆 4개의 node중 하나를 선택하여 만든 최단 경로에 모두 존재해야하므로 4*4=16가지가 있다. 따라서 그림을 보면 직관적으로 betweenness centrality가 높은 link는 두 군집을 연결하는 다리 역할을 할 가능성이 높다.   3. algorithm 주어진 그래프에서 모든 link의 매개 중심성을..

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• · 2024. 9. 1.
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그래프에서 중심성(centrality)의 척도들

1. 연결 중심성(degree centrality) 한 node에 연결된 모든 edge의 개수 weighted 그래프의 경우 모든 weight의 합 directed 그래프의 경우 incoming degree는 그 node의 인기도, outcoming degree의 경우 그 node의 영향력 등으로 해석이 다를 수 있다. 2. eigenvector centrality(고유벡터, 위세 중심성) 연결 중심성이 오직 연결된 edge에만 의존한다는 점에서 아쉬워서 다른 node들간의 연관성도 보고 싶다는 것 그래프의 인접행렬 A와 node의 eigenvector centrality를 나타내는 벡터 $C_{e}$에 대하여 $\lambda C_{e} = AC_{e}$ 를 만족시키는 $C_{e}$ $C_{e}$는 A의..

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• · 2022. 2. 16.
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