연속 최적화 기반 σ‑Conductance와 로컬 커뮤니티 탐지: EMc와 PGDc 알고리즘의 새로운 접근
본 논문은 전통적인 그래프 커뮤니티 품질 지표인 conductance를 연속적으로 완화한 뒤, 이를 weighted kernel k‑means와 연결시켜 σ‑conductance라는 새로운 목적 함수를 제안한다. σ‑conductance는 σ 파라미터에 따라 정규화 항을 가감함으로써 지역 최적점의 개수를 조절한다. 저자는 두 가지 로컬 최적화 알고리즘, EMc(Expectation‑Maximization 기반)와 PGDc(Projected Gr…
저자: Twan van Laarhoven, Elena Marchiori
본 연구는 로컬 네트워크 커뮤니티 탐지 문제를 새로운 시각에서 접근한다. 전통적으로 seed‑expansion 방식은 conductance 라는 정량적 지표를 최소화하는 방향으로 노드를 추가·제거한다. 그러나 이산적인 탐색 공간은 지역 최적점에 쉽게 갇히며, 탐색 과정에서 선택되는 이웃 구조가 사전에 정의된 ‘한 노드 추가/제거’ 형태에 제한된다. 이를 극복하고자 저자들은 conductance 를 연속 변수 c∈
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