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Link Structure based Community Detection 알고리즘의 제안과 소셜 네트워크 분석 및 비주얼라이제이션을 위한 사례 연구

Link Structure based Community Detection for Social Network Analysis and Visualization
HCI 2012, 2012.1, 294-297 (4 pages)
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초록
커뮤니티 스트럭처는 소셜 네트워크를 이해하는 주요한 특성 가운데 하나이다. 커뮤니티 디텍션에 대한 최근 연구에 따르면 실제 소셜 네트워크에서 중첩된 커뮤니티들을 쉽게 발견할 수 있으며 특정 노드들은 하나 이상의 커뮤니티에 속한다. 기존의 방법론들이 중첩된 커뮤니티들을 효과적으로 찾지 못하는 동안 우리는 이 논문에서 링크 클러스터링 알고리즘을 이용한 새로운 커뮤니티 디텍션 알고리즘을 제안한다. 그리고 우리의 방법론을 소셜 네트워크에 적용함으로써 발견된 커뮤니티 스트럭처를 기반으로 하여 주어진 네트워크에 대한 분석 및 비주얼라이제이션을 시도한다. 이러한 사례 연구는 우리의 제안 방안이 우수함을 간접적으로 증명한다.

Community structure is one of main characteristics in order to understand social networks. Recent studies on the community detection problem have shown the existence of overlapped communities around real social networks in which some nodes belong to multiple communities. While existing methods seldom find such overlapped communities, in this paper, we propose a novel community detection approach based on the link clustering algorithm. Furthermore, by applying our proposal to a real social network, we study the principles of the given social network by means of community structures found.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Link Structure based Community Detection
3. 소셜 네트워크 생성
4. 소셜 네트워크 분석 및 비주얼라이제이션
5. 결론
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