시간에 따라 변하는 그래프의 트리클러스터링 접근법
본 논문은 정점(출발·도착)과 시간이라는 세 축을 동시에 군집화하는 파라미터‑프리 트리클러스터링 기법을 제안한다. MODL 기반의 베이지안 모델을 이용해 그래프의 이미지 그래프를 정의하고, 최소 설명 길이(MDL) 원칙에 따라 최적의 정점 군집과 시간 구간을 자동으로 도출한다. 합성된 이미지 그래프는 각 시간 구간마다 정점 군집 간 에지 분포가 정적(stationary)임을 보장한다. 실험에서는 합성 데이터와 실제 교류 네트워크에 적용해 노이즈…
저자: Romain Guigour`es, Marc Boulle, Fabrice Rossi (SAMM)
본 논문은 시간에 따라 변화하는 그래프 구조를 효과적으로 탐지하고 요약하기 위한 새로운 트리클러스터링 방법을 제시한다. 기존의 블록모델링·코클러스터링 연구는 주로 정점 간 정적 관계를 분석했으며, 시간 차원을 별도로 다루는 경우에는 사전 정의된 스냅샷 구간이나 복잡한 베이지안 과정이 필요했다. 저자들은 이러한 한계를 극복하고자, 출발 정점(V_S), 도착 정점(V_T), 시간(T)이라는 세 축을 동시에 군집화하는 파라미터‑프리 모델을 설계하였다.
1. **문제 정의 및 모델 설계**
- 그래프 G는 고정된 정점 집합 V_S, V_T와 시간 t∈
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