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- Kim, Junghoon
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.citation.endPage | 74 | - |
| dc.citation.number | 3 | - |
| dc.citation.startPage | 65 | - |
| dc.citation.title | 데이타베이스연구 | - |
| dc.citation.volume | 41 | - |
| dc.contributor.author | Kim, Deokhyeon | - |
| dc.contributor.author | Han, Taejoon | - |
| dc.contributor.author | Kim, Junghoon | - |
| dc.date.accessioned | 2026-01-14T08:50:44Z | - |
| dc.date.available | 2026-01-14T08:50:44Z | - |
| dc.date.created | 2026-01-13 | - |
| dc.date.issued | 2025-12 | - |
| dc.description.abstract | 모듈러리티 기반 커뮤니티 탐지는 네트워크의 구조적 정보만을 고려하기에 현실 세계의 복잡한 다차원적 속성을 반영하지 못한다. 본 논문은 사용자 속성을 멀티셋으로 모델링하고 가중 자카드 유사도를 활용하여 속성 유사도를 정량화함으로써, 구조적 모듈러리티와 속성 모듈러리티를 가중 합한 결합 모듈러리티를 제안한다. 결합 모듈러리티 최대화가 NP-hard임을 보이고, 병합 시 결합 모듈러리티 증가량이 최대인 커뮤니티 쌍을 반복 병합하는 탐욕 알고리즘 GAJM을 설계하였다. 실제 네트워크 데이터셋 및 합성 데이터셋 실험에서 제안하는 모델은 구조–속성의 균형을 직관적으로 제어할 수 있고, 대규모 네트워크에서도 실용적으로 확장됨을 확인했다. 또한 동일 규모의 커뮤니티에서 속성 비중을 높일수록 사용자 위치가 더 밀집하여 실제 응용에 유의미하고 해석 가능한 커뮤니티를 산출함을 입증하였다. | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 데이타베이스연구, v.41, no.3, pp.65 - 74 | - |
| dc.identifier.issn | 1598-9798 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.unist.ac.kr/handle/201301/90300 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.title.alternative | Joint Structural-Attribute Modularity Maximization for Community Detection in Large Attributed Networks | - |
| dc.title | 구조 및 속성 결합 모듈러리티 최대화를 통한 대규모 속성 네트워크의 커뮤니티 탐지 | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.description.isOpenAccess | FALSE | - |
| dc.identifier.kciid | ART003293145 | - |
| dc.type.docType | Article | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordPlus | 그래프 마이닝 | - |
| dc.subject.keywordPlus | 응집 서브그래프 탐색 | - |
| dc.subject.keywordPlus | 커뮤니티 탐지 | - |
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