Network11 [논문소개] The nature and nurture of network evolution Evolving network와 Structural property를 엮은, 네트워크 과학의 오래된 전통을 건드리면서도 신선한 논문이 나왔다. The nature and nurture of network evolution 간단히 말해서 이 연구에서 제시하는 모델은 BA model과 fitness model을 결한 모델이다. BA model과 fitness model은 모두 신규 node가 기존 node에 대해 선호적인 연결을 형성하며 성장하는 네트워크 모델인데, BA model은 degree에 비례한 선호성을, fitness model은 고정적인 적합성을 degree에 곱한 값에 비례한 선호성을 갖는 것을 특징으로 한다. 그러니까 fitness model에서는 단순히 degree가 높을 뿐만 아니라, 적.. 2023. 11. 7. [논문소개] 사람과 동물의 피라미드 지배 계층 구조 지배계층 구조에 관한 흥미로운을 발견해서 정리. 논문 제목은 다음과 같다. Human and animal dominance hierarchies show a pyramidal structure guiding adult and infant social inferences https://www.nature.com/articles/s41562-023-01634-5 사회적인 지배 계층 구조는 갈등 회피(conflict avoidance)와 해결(resolution)을 통해 진화한다고 볼 수있는데, 이 중 지배 계층 구조가 자원에 대한 갈등을 규제한다는 가설이 있다고 한다. 여기서는 가장 작은 단위인 3명 (A, B, C) 사이의 지배 구조를 다루는데, A가 모두에게 지배적인 상황 (A->B, A->C)과 C가 .. 2023. 8. 20. [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. [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. [네트워크이론] 네트워크 중심성 - link를 통해 전달되는 것들 다양한 네트워크 중심성 중 "link를 통한 전달되는 것들"의 관점에서 정의할 수 있는 중심성들에 대해서 정리해 보았다. Degree centrality - 연결 중심성 연결중심성은 쉽게 말하면 이웃 node의 개수이지만 굳이 더 의미를 찾아보자면, 네트워크 상에서 임의로 움직이는 행위자가 한 node에 머물 확률이기도 하다. 더보기 네트워크 상에서 random walk 행위자가 시점 t에서 각 node에 있을 확률을 벡터로 나타내어 p(t)라고 했을 때, 그 다음 스탭의 확률은 다음과 같다 $\mathbf{p}(t+1) = \mathbf{A} \mathbf{D} ^{-1} \mathbf{p}(t) $ 여기서 A는 인접행렬, D는 degree를 주대각성분으로 갖는 행렬이다. 인접행렬은 한 node로 부터.. 2021. 4. 3. [Neo4j] Gephi와 연동, large network 가시화 P1. 기존 데이터 이식 P2. 데이터베이스 언어 (Cypher) P3. Graph Apps - Neo4j Bloom (가시화), NeoDash (Feature 트래킹) P4. graph data science - 알고리즘 (ex: pagerank, community detection) P5. Gephi와 연동, Large network 가시화 P6. Python 프로그램과 연동, 주기적 DB 업데이트 *굵게 표시한 목표는 이 글에서 다루는 내용 오늘 글의 목표는 1. Gephi에서 Data를 받는 Server를 열고, 2. Neo4j DBMS에서 Gephi로 network data를 스트리밍해주는 것 이다. Gephi는 Neo4j APP에서는 다룰 수 없는 아주 큰 network를 가시화 하기 위해 필.. 2021. 3. 5. [네트워크이론] degree에 따른 attachment rate 구하기 - 실전편 이전에 작성했던 degree에 따른 attachment rate 구하기 방법의 특징을 BA model을 이용해서 확인해 본다. BA model은 이전에 작성했던 방법을 조금 수정하여 작성했다. BA model을 100,000 스탭 성장 시킨 후, 세 방법을 적용해 구한 attachment rate 결과는 다음과 같다. BA model은 실제로 degree에 비례한 attachment rate로 성장시킨 model인 degree-attachment rate가 선형 관계를 지닌 model이다. 세 방법 모두 다 degree가 증가할 수록 attachment rate가 비례하여 증가하는 경향을 보여준다. BA model이 지닌 degree에 비례한 attachment rate의 특성이 잘 나타난다. Jeong.. 2020. 3. 18. [논문소개] Homophily and minority-group size explain perception biases in social network 네트워크라는 평면적이지 않은 복잡한 구조 속에서 일어나는 현상에는 어떠한 특징이 있을까? 이러한 질문은 복잡 네트워크를 연구하는 중요한 motivation 중 하나 일 것이다. 오늘 소개하는 논문 'Homophily and minority-group size explain perception biases in social network'은 사회에서 비주류(소수자) 그룹의 규모에 대한 인식이 그 사회의 구조에 기인할 수 있음을 설명하는 논문이다. 사회의 구성원은 그 특성에 따라 다수와 소수로 나누어질 수 있다. 예를 들면, 남성과 여성, 고소득층과 저소득층, 흡연자와 비흡연자와 같은 특성이 다양한 사회에서 다수자와 소수자로 나타날 수 있다. 이 때, 사회 구성원 간의 관계를 네트워크로 나타내면 끼리끼리 관.. 2019. 9. 4. [네트워크이론] Label propagation algorithm for community detection 지금까지 다뤄온 community detection의 방식(Girvan-Newman, Louvain, Link community)에서는 일련의 반복 알고리즘을 수행하며, 가장 최적의 검출 상태를 추정하기 위해 Modularity 또는 Partitional density라는 지표를 이용했다. Label propagation은 Agglomerative(점점 덩어리를 불려나가는) 방식과 개념 면에서는 흡사하지만, 지표를 사용하지 않는다는 면에서 조금 차이가 있다. Label propagation 알고리즘에는 내가 속한 Community는 나의 주변 사람들이 속한 Community일 확률이 높다는 직관적이지만 강력한 개념이 담겨있다. 예를 들어, 'B'라는 community에 속한 node i의 주변 node들.. 2019. 8. 8. 이전 1 2 다음
