Graph&Network 이론2 [Graph] Node importance의 종류 그래프 네트워크 이론에서 node importance는 그래프 내의 특정 노드가 얼마나 중요한지를 측정하는 방법입니다. 노드의 중요성은 다양한 지표로 측정될 수 있죠 그 중에서 주요하게 쓰이는 지표 8가지를 정리해보겠습니다. 1. Degree centrality 한 node에 직접 연결된 edge에 갯수를 의미합니다 Degree centrality가 높은 node는 그래프 내에서 많은 다른 노드들과 직접적인 연결이 많이 되어 있으므로 중요한 node라고 할 수 있습니다. 예시: 소셜 네트워크(SNS)에서 한 사용자가 얼마나 많은 친구를 가지고 있는지 측정할 때 사용 2. Closeness Centrality 특정 node와 그래프 내의 모든 다른 node 사이의 최단 경로의 평균으로 정의 Closenes.. 2023. 8. 14. [Graph] 로컬 클러스터 계수 (Local cluster coefficient) 로컬 클러스터 계수(local clustering coefficient)는 그래프 이론에서 사용되는 중요한 개념 중 하나입니다. 이 개념은 특정 노드의 이웃들 간에 얼마나 많은 연결이 존재하는지 측정하는 지표로 그래프의 군집도 또는 얼마나 집단화가 되었는지 이해하는 데 유용하죠 아래와 같은 그래프에서 로컬 클러스터 계수는 다음과 같이 계산해볼 수 있습니다. 1. 주어진 노드 X을 중심으로 이웃노드들을 인식합니다 2. X와 직접적으로 연결된 이웃 노드들 사이에 가능한 모든 연결의 수를 계산합니다. → 이웃 노드 수의 조합은 $_4\rm C_2 =(4) \times (4-1)/2 = 6$ 로 가능한 연결의 수는 6가지 입니다 3. 실제로 존재하는 이웃 노드들 간의 연결 수를 계산합니다. → A,B,C,D 간.. 2023. 8. 5. 이전 1 다음
