공부/네트워크과학48 [공부 자료] Structural Roles in Networks 흥미로운 자료를 봤기에 기록. Network에서 구조적 역할을 정의하는 비지도 학습 방법이 있다고 함. 'RolX'로 불리는 듯. Role이 추출된 모습이 흥미로운데, 단순히 국부적인 link 개수나 전체 토폴로지 centrality와는 다른 role들을 추출해내는 것으로 보임. 기본 node feature부터 bottom-up 으로 탐색해 나가는 것으로 보임. 주말 즈음에 제대로 공부해 봐야겠음. 관련 교육자료를 정리한 블로그: https://data-weirdo.github.io/data/2020/08/31/data-graph-03.motifs/ 원본 논문: https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ko//pubs/archive/.. 2022. 3. 1. [예제] 3D network 가시화 패키지 react-force-graph 웹 상에서 네트워크를 가시화 하기 좋은 굉장한 pacakge를 발견 react 기반의 가시화 패키지: react-force-graph https://github.com/vasturiano/react-force-graph 다음 예제는 VR버전 예제 우주를 떠다니는 느낌..! json 형식의 data만 있으면 바로 html로 삽입해서 바로 사용할 수 있음. 밑의 graph는 Apach EChart의 Les-miserables.json를 가시화한 예 VR이 아닌 경우: 키보드 방향키로 이동, 마우스로 시선 전환 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 HTML 2022. 2. 28. [생각] Social network에서 허브가 생기는 이유와 그 의의. BA model에서 처럼, node들이 link수가 많은 (=degree가 높은) node에 더 높은 확률로 link를 연결할 경우(preferential attachment), 아주 많은 link수를 지닌 hub가 탄생한다. Hub의 탄생은 현재 무수히 많은 network, 특히 social network의 특징을 설명한다. 그런데, 왜 우리는 degree가 높은 node에게 더 높은 선호도를 갖는 것일까? 뇌피셜을 총동원해서 시나리오를 써보려 한다. (요약은 마지막에) # 시나리오 1 (여행자 시나리오) 먼저, hub는 link를 많이 갖고 있기 때문에, 우리가 link를 따라 이동하다보면 자연스럽게 degree가 높은 Hub node를 만날 확률이 높아진다. 만약 우리가 각 node를 만날 때마다 .. 2022. 2. 16. [관찰기] 커뮤니티 성장 과정 가시화 성장하는 network는 참 흥미롭다. BA model은 Hub의 탄생 동력을 설명하며, 이 외에도 수 많은 evolving network 모델들이 network가 빚어내는 사회적 지형들을 설명하고 있다. network들이 성장하는 모습을 지켜 보는 것은 사회라는 추상적인 지형을 이해하는 것에 도움이 된다. 우리가 생각하는 사회의 모습은 2차원 평면도 3차원 공간도 아닌 바로 이 network에 담겨져 있기 때문이다. 최근 한 커뮤니티의 성장 과정을 기록, 가시화 해 보았다. 초록색은 사용자(user), 빨간색은 게시물(article)이다. 사용자가 게시물을 올리면 [사용자->게시물]의 링크를 연결, 게시물에 답글이 달리면 [게시물->게시물]의 링크를 연결한다. 윗 가시화 예는 2달 정도의 성장과정의 기.. 2021. 12. 6. [네트워크이론] 여러가지 Modularity 들 Newman과 Girvan에 의해 처음 고안된 modularity는 다음과 같다. (자세한 내용은 이전 글 참조) $Q = \frac{1}{2M} \sum\limits_{i, j}^{N} (a_{ij} - \left\langle t_{ij} \right\rangle) \delta(c_{i}, c_{j}) $ $ \left\langle t_{ij} \right\rangle = \frac{k_{i}k_{j}}{2M} $ $ M $ : 총 link 수 $ N $ : 총 node 수 $ a_{ij} $ : node i와 j 사이의 link가 있을 때 1 (없을 때 0) $ \left\langle t_{ij} \right\rangle $ : node i와 j 사이의 link의 기댓값 $ \delta(c_{i}, .. 2021. 9. 24. [네트워크 과학] Heider's balance theory (하이더 균형이론) Signed network는 link에 긍정(+)과 부정(-)의 속성을 지닌 network를 말한다. 예를 들면 친구는 (+), 적은 (-) 이런 식이다. Signed network는 사실 생소했는데, 최근 세미나에서 언급된 점이 있어 살펴보게 되었다. Heider의 balance theory는 signed network에서 중요한 사회심리학적인 특징이다. Balance theory에서는 긍정/부정과 같은 감정이 네트워크 상에서 안정적으로 유지될 수 있는 즉, 인지적으로 조화를 이룬 상황을 구분한다. Balance theory에서 인지부조화가 발생할 수 있는 가장 기본 구조는 삼각형이다. 예를 들어, 나와 친구A, 친구B 3명의 관계를 생각해보자. 한 예로, 나와 친구 A의 관계는 좋지만 (+), 친구 .. 2021. 7. 20. [생각] 네트워크라는 관점의 필요성 네트워크라는 관점은 토폴로지가 중요해질 때에 비로소 의미를 갖는다. 만약 어떤 네트워크에서 link의 성질이 비단 node와 node의 1:1 관계에서 그친다면 이 네트워크에서 토폴로지는 1:1 Link이상에서 의미를 갖지 못한다. 즉, 네트워크가 아니다. 그래서 node와 node를 연결한 link가 이 둘의 관계에서만 유효한 것이 아닌 그 이상의 관계에 영향을 줄 수 있어야 비로소 네트워크라는 관점을 도입하는 것에 의미가 있다. Node와 node를 연결한 link가 그 이상의 관계에 영향을 줄 수 있는 상황으로는 두 가지 상황을 생각해볼 수 있다. 먼저, link를 통해 전달되는 물질의 속성이 link를 이동하면서도 보존되는 상황을 생각해 볼 수 있다. 예를 들면, 정보, 물류, 돈과 같은 것들을 .. 2021. 7. 18. [네트워크 이론] local clustering과 global clustering이 다른 이유 Degree 편향을 보정한 결집계수를 다룬 글에서 잠깐 거론된 바가 있는데, 지역적으로 clustering 계수를 구해서 평균을 낸 결과와, 전역적으로 clustering 계수를 구한 결과는 전반적으로 같은 경향을 보이지만, 그래프의 구조적 특성에 따라 크게 상이할 수 있다. 이 문제를 본격적으로 다룬 논문이 있어 간략히 정리해본다. 이 문제를 풀기 위해 저자는 Windmill graph를 이용한다. Windmill graph는 한 node를 중심으로 완전 그래프 k(k개의 node가 서로 모두 연결된 그래프)가 n개 연결되어 있을 때, W(n, k)로 표시한다. node 하나를 중심으로 완전그래프들이 펼쳐진 모습이 마치 풍차의 모습과도 같다. 이 때, n을 무한히 늘리면, local clustering.. 2021. 6. 3. [논문소개] anti-preferential attachment로 부터 창발하는 동류성과 leadership Preferential attachment는 degree distribution에서 scale-free의 성질을 형성한다. 다만, 오로지 degree에 대한 preferential 만을 반영하므로, topology에는 관여하지 않는다. 이런 측면에서 preferential attachment는 topology를 제외한 0차 근사로 볼 수 있다. 네트워크에서 주로 보는 topology로는 clustering, degree assortativity, core-periphery 구조, community 구조 등이 있다. clustering과 degree assortativity는 보통 macro-scale의 관점을 갖는 것이 일반적이지만, 각각 local scale에서 보는 방법들이 고안되어있다. 한편, co.. 2021. 5. 21. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
