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다수의 노드(node)가 네트워크를 이루어 커뮤니티를 형성하는 네트워크 환경에서의 가시 노드 및 상기 가시 노드의 엣지(edge)를 입력받는 입력부와;상기 가시 노드 및 상기 가시 노드의 엣지를 이용하여 누락된 노드를 복구하는 복구부와;기 설정된 로직을 이용하여 상기 누락된 노드 중에서 주요 노드를 선별하는 선별부와;상기 가시 노드 및 상기 주요 노드를 이용하여 네트워크 환경에서 커뮤니티를 추정하는 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 시스템
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제1항에 있어서,상기 복구부는 상기 가시 노드 및 상기 누락된 노드의 수에 대응되는 행렬을 생성하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 시스템
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제2항에 있어서, 상기 기 설정된 로직은상기 행렬 중 상기 누락된 노드에 해당되는 행 또는 열의 성분들을 합산한 후, 합산된 값이 기 설정된 기준 값 이상인 누락된 노드를 상기 주요 노드로 선별하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 시스템
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제2항에 있어서, 상기 기 설정된 로직은상기 행렬 중 상기 누락된 노드에 해당되는 영역을 대상으로 중심성(centrality)을 분석한 후, 기 설정된 범위 내에 포함되는 누락된 노드를 상기 주요 노드로 선별하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 시스템
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제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,상기 복구부는 크로네커(kronecker) 모델 및 기대-최대화 알고리즘(expectation-maximization algorithm)을 이용하여 상기 행렬을 생성하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 시스템
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제5항에 있어서,상기 복구부는 상기 가시 노드 및 상기 가시 노드의 엣지만을 이용하여 상기 가시 노드들의 연결 관계가 반영된 가시 행렬을 생성하고, 상기 가시 행렬과 기대-최대화 알고리즘을 이용하여 생성 파라미터 행렬 및 노드 순열 값을 획득하고, 상기 생성 파라미터 행렬을 복수 회 제곱하는 것으로 확률적 인접 행렬을 생성한 후, 상기 확률적 인접 행렬에 상기 가시 행렬의 정보를 반영하며,상기 확률적 인접 행렬 중 상기 누락된 노드에 해당되는 영역에서 베르누이 시행을 실시하는 것으로 성공 사건 및 실패 사건을 도출하고,상기 성공 사건에 해당되는 성분에는 1을 반영하고, 상기 실패 사건에 해당되는 성분에는 0을 반영하는 것으로 복구 행렬을 생성하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 시스템
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제1항에 있어서,상기 추정부는 비부정 행렬 인수분해(NMF, Non-negative Matrix Factorization)를 이용하여 커뮤니티를 추정하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 시스템
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입력부가 다수의 노드(node)가 네트워크를 이루어 커뮤니티를 형성하는 네트워크 환경에서의 가시 노드 및 상기 가시 노드의 엣지(edge)를 입력받는 단계와;복구부가 상기 가시 노드 및 상기 가시 노드의 엣지를 이용하여 누락된 노드를 복구하는 단계와;선별부가 기 설정된 로직을 이용하여 상기 누락된 노드 중에서 주요 노드를 선별하는 단계와;추정부가 상기 가시 노드 및 상기 주요 노드를 이용하여 네트워크 환경에서 커뮤니티를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 방법
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제8항에 있어서, 상기 복구부가 상기 가시 노드 및 상기 가시 노드의 엣지를 이용하여 누락된 노드를 복구하는 단계에서는,상기 가시 노드 및 상기 누락된 노드의 수에 대응되는 행렬이 생성되는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 방법
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제9항에 있어서, 상기 기 설정된 로직은상기 행렬 중 상기 누락된 노드에 해당되는 행 또는 열의 성분들을 합산한 후, 합산된 값이 기 설정된 기준 값 이상인 누락된 노드를 상기 주요 노드로 선별하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 방법
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제9항에 있어서, 상기 기 설정된 로직은상기 행렬 중 상기 누락된 노드에 해당되는 영역을 대상으로 중심성(centrality)을 분석한 후, 기 설정된 범위 내에 포함되는 누락된 노드를 상기 주요 노드로 선별하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 방법
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제9항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,상기 행렬은 상기 복구부가 크로네커(kronecker) 모델 및 기대-최대화 알고리즘(expectation-maximization algorithm)을 이용하여 생성하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 방법
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제12항에 있어서, 상기 복구부가 상기 가시 노드 및 상기 가시 노드의 엣지를 이용하여 누락된 노드를 복구하는 단계는상기 가시 노드 및 상기 가시 노드의 엣지를 이용하여 상기 가시 노드들의 연결 관계가 반영된 가시 행렬을 생성하는 단계; 상기 가시 행렬과 기대-최대화 알고리즘을 이용하여 생성 파라미터 행렬 및 노드 순열 값을 획득하는 단계와; 상기 생성 파라미터 행렬을 복수 회 제곱하는 것으로 확률적 인접 행렬을 생성하는 단계와; 상기 확률적 인접 행렬에 상기 가시 행렬의 정보를 반영하는 단계와; 상기 확률적 인접 행렬 중 상기 누락된 노드에 해당되는 영역에서 베르누이 시행을 실시하는 것으로 성공 사건 및 실패 사건을 도출하는 단계와; 상기 성공 사건에 해당되는 성분에는 1을 반영하고, 상기 실패 사건에 해당되는 성분에는 0을 반영하는 것으로 복구 행렬을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 방법
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제8항에 있어서, 상기 추정부가 상기 가시 노드 및 상기 주요 노드를 이용하여 네트워크 환경에서 커뮤니티를 추정하는 단계는비부정 행렬 인수분해(NMF, Non-negative Matrix Factorization)를 이용하여 커뮤니티를 추정하는 것을 특징으로 하는 부분 관찰되는 네트워크의 커뮤니티 검출 방법
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