Newman3 [네트워크이론] degree에 따른 attachment rate 구하기 Barabasi-Albert 모델에서 중요한 것은 Preferential attachment와 Network의 성장이다. 이 규칙을 통해 신규 유입되는 node들은 link의 개수가 많은 node와 연결을 맺을 확률이 높고, 이는 다른 node와 비교했을 시 아주 많은 link를 지닌 node, 즉 Hub들을 만들어낸다. 하지만, 특정 네트워크에서 이러한 규칙을 조금 더 엄밀히 살펴보기 위해 실제 node들이 연결을 갖는 비율 Attachment rate를 구하는 방법이 있다. 이 Attachment rate가 실제로 node가 지닌 link 수(degree, 관용적으로 k로 표현)에 비례하는가 확인함으로써 특정 네트워크가 지니고 있는 BA 모델의 성질을 확인할 수 있다. 오늘은 in-degree net.. 2018. 12. 7. [네트워크이론] Network Assortativity (네트워크 동류성) 네트워크 구조에는 동류성(Assortativity)이라는 특징이 있다. 동류성은 같은 종류의 사람들끼리 뭉치는 경향을 나타낸다. 다음 그림을 보면 쉽게 이해할 수 있다. Assortative network(동류성 네트워크)에서는 link를 많이 가진 node 즉, hub는 hub들 끼리 뭉쳐있다(중심부). 또 적은 link를 가진 node들은 적은 link를 가진 node들 끼리 뭉쳐있다(외곽부). Disassortative network(비동류성 네트워크)에서는 link를 많이 가진 node와 link를 적게 가진 node들이 연결되어있다. 이렇게 Assortativity는 네트워크의 구조를 결정하는 중요한 요소이다. 같은 degree분포의 network 여도 assortativity와 같은 특징들은 .. 2018. 7. 4. [네트워크이론] Network Modularity 실제 사용 예 Girvan-Newman algorithm [이전 글] 2018/02/18 - [연구/연구] - [네트워크이론] Network Modularity (네트워크의 모듈성) 이전 글에 이어서 이번에는 실제 예제로 계산해 보는 모듈성과 모듈성을 이용한 Girvan-Newman Community 추출 Algorithm에 대한 글을 써본다. 예제로는 30명이 함께 있는 네트워크에서 1팀(8명), 2팀(10명), 3팀(12명)으로 구성된 내부 커뮤니티를 검출할 수 있을까 이다. 이를 위에 다음과 같이 설정하여 사회 네트워크를 구성하고, 이 때의 Modularity를 구해보는 과정을 Python을 이용하여 진행해보자. 설정 1. 각각의 사람은 0~29의 숫자로 표현한다. 2. 팀 설정1팀: 0~72팀: 8~173팀: 18~29 3. 커뮤니티 l에서 커뮤니티 l.. 2018. 2. 18. 이전 1 다음
