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I T / 전자전기

번호 : 1164	작성자 : master	작성일 : 2012-02-02	조회수 : 1788
제목 : 알고리듬을 통한 소셜 네크워크의 이해
참고링크 : http://www.physorg.com/news/2012-01-harnessing-power-virtual.html
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과학자들이 가상 사회를 감지하는 새로운 알고리즘을 만들었다. 이것은 현재 시도되고 있는 것보다 실제 사회나 생물학적 또는 정보 네트워크 검색의 요구에 더 잘 맞도록 설계되었다. 슬로바키아 류블랴나 대학의 Lovro ubelj와 그의 동료인 Marko Bajec는 그들의 연구를 European Physical journal B 저널에 게재했다. 커뮤니티는 링크를 통해서 서로 상호 작용하는 노드의 시스템으로 정의된다. 소위 고전적 커뮤니티는 링크 밀도의 내부적 단계에 의해서 정의된다. 반대로, 실제 현상을 설명하는 데 보다 적합한 링크-패턴 커뮤니티는 그들 노드간의 유사한 연결성의 내부 패턴에 의해서 특징지어 진다. 저자는 확산 기반 알고리즘이라고 불리는 모델을 만들었다. 이것은 커뮤니티 검색을 위해서 이전에 시도했던 것과는 달리, 커뮤티니 수의 사전 지식 없이도 링크-밀도나 링크-패턴 커뮤니티 모두에서 추출할 수 있다. 그들은 우선 무작위적 네트워크를 이용한 여러 번의 종합적인 벤치마크 네트워크를 통해서 그들의 알고리즘을 검증했다. 연구진은 그 후, 사회(가라테 클럽 회원)와 정보(인터넷에서 개인과 개인이 직접 연결되어 파일을 공유하는 방식) 그리고 생물학적(효모의 단백질간의 상호 작용) 방식을 포함하여 실제 네트워크에 이것을 시험하였다. 그리고 그들은 그들이 제안한 알고리즘이 기존의 최첨단 알고리즘에 비해 실제 커뮤니티를 탐색하는 데 좀 더 정확하다는 것을 발견했다. 그들은 실제 네트워크가 고전적 링크-밀도 커뮤니티와 중복되어지고 뒤섞여 있는 링크-패턴 커뮤티니로 구성되어 있다고 결론지었다. 추후 연구는 링크-밀도 커뮤니티에 비해서 링크-패턴 커뮤니티에 나타나는 낮은 수준의 집단과 같은 조건을 이해하기 위하여 기반 모델을 만드는 데 집중할 것이다. 이 모델은 그러한 링크-패턴 커뮤티니를 왜 좁은 세계 현상이(노드간의 여섯 단계 분리)라고 부르는지를 설명하는 데 도움이 될 것이다. 이것의 응용으로 온라인 소셜 네크워크에서미래 친밀도 예측, 쉽게 측정되지 않는 생물학 시스템의 해석 그리고 소프트웨어의 이중 코드 감지 등이다. 출처: physorg.com