Process / pipeline
커뮤니티 탐지 — 네트워크에서의 그래프 클러스터링
커뮤니티 탐지(Community detection)는 네트워크 내에서 밀집하게 연결된 하위 그룹, 즉 커뮤니티를 발견하는 그래프 분할 알고리즘 계열이다. 2002년 Girvan과 Newman이 모듈러리티(modularity) 측도를 통해 처음으로 정형화한 이 분야는 Louvain 방법(Blondel et al., 2008), Leiden 개선(Traag et al., 2019), 정보 이론 기반의 Infomap 접근법으로 빠르게 발전했다. 모든 변형은 동일한 질문에 답한다: 어떤 노드들이 네트워크의 나머지 부분보다 자신들끼리 더 밀집하게 클러스터링되는가?
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
출처
- Blondel, V.D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R. & Lefebvre, E. (2008). Fast Unfolding of Communities in Large Networks. Journal of Statistical Mechanics, 2008(10), P10008. DOI: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008 ↗
- Traag, V.A., Waltman, L. & van Eck, N.J. (2019). From Louvain to Leiden: Guaranteeing Well-Connected Communities. Scientific Reports, 9, 5233. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 1). Community Detection (Louvain, Girvan-Newman, Leiden, Infomap). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/network-analysis/community-detection
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- 중심성 분석네트워크 분석↔ compare
- 지수 무작위 그래프 모형 (ERGM / p*)네트워크 분석↔ compare
- 계층적 군집화머신러닝↔ compare
- 네트워크 확산 모델네트워크 분석↔ compare
- 확률적 블록 모형 (Stochastic Block Model, SBM)네트워크 분석↔ compare