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Contents Centrality concepts Centrality concepts는 그래프에서 어떤 노드가 얼마나 중요한지 측정하는 것이다. 중심성의 개념은 여러 가지 방법으로 측정할 수 있으며, 중심성을 측정하는 척도의 종류는 다음과 같다. 연결 중심성(Degree Centrality) 고유벡터 중심성(Eigenvector Centrality) 카츠 중심성(Katz Centrality) 페이지랭크(PageRank) 매개 중심성(Betweeness Centrality) 근접 중심성(Closeness Centrality) 연결 중심성, 고유벡터 중심성, 카츠 중심성, 페이지랭크 중심성과 같은 경우는 연결성을 바탕으로 중심성을 측정하는 방법이고, 매개 중심성, 근접 중심성과 같은 경우는 위상학적 관점으..

Contents 이전 Lecture에서 Node Level, Link Level, Graph Level을 활용한 케이스에 대해서 다루어 보았다. 이번 Lecture에서는 각각의 Level에서의 Prediction 방법에 대해서 다루고 있다. 각각의 Level에 대해서 Prediction을 하기 위해서는 일단 먼저 Node, Link, Graph 등의 feature를 생성하는 것부터 시작이다. 이번 Lecture에서는 전통적인 ML Pipeline을 구축해 Graph를 구축하고 있다. 전통적인 ML은 2 단계로 구성 되어 있다. 첫번째 단계는 먼저 Node, Link, Graph의 feature를 vector 형태로 가져오는 것이다. 그 후 Random forest, SVM, Feed Forward Neu..