Walktrap 알고리즘

 

Walktrap 알고리즘은 그래프 또는 네트워크에서 커뮤니티(community) 구조를 감지하는 데 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 노드 간의 랜덤 워크(Random Walk)를 이용하여 유사한 커뮤니티를 찾아내는 방법을 기반으로 합니다. Walktrap 알고리즘은 특히 계층적인 커뮤니티 구조를 잘 찾아내는 특징이 있습니다.

 

아래는 Walktrap 알고리즘의 주요 단계와 작동 방식에 대한 자세한 설명입니다.

1. 랜덤 워크 수행:

먼저, 랜덤 워크를 수행합니다. 각 노드에서 시작하여 랜덤하게 이웃 노드로 이동하는 과정을 여러 번 반복합니다. 이렇게 생성된 워크(경로)는 그래프 상에서 노드들 간의 유사성을 포착하게 됩니다.

 

2. 거리 행렬 계산:

랜덤 워크의 결과로 얻은 워크들 간의 거리를 계산합니다. 여기서 거리는 일반적으로 유클리드 거리나 코사인 유사도 등이 사용됩니다.

 

3. 거리 행렬을 이용한 계층적 클러스터링:

계산된 거리 행렬을 이용하여 계층적 클러스터링을 수행합니다. Walktrap 알고리즘은 주로 병합 군집화(agglomerative clustering) 방식을 사용합니다. 거리가 가까운 노드들을 순차적으로 합치면서 계층적인 클러스터 트리를 형성합니다.

 

4. 커뮤니티 결정:

클러스터 트리에서 원하는 수준의 커뮤니티를 선택합니다. 이를 위해서는 트리에서 적절한 높이(또는 거리)를 선택하는 것이 중요합니다.

 

5. 커뮤니티 식별:

선택한 높이에서의 커뮤니티를 식별합니다. 즉, 특정 높이에서 자식 노드들이 커뮤니티를 형성하게 됩니다.

 

Walktrap 알고리즘은 랜덤 워크를 통해 노드 간의 유사성을 감지하고, 이를 바탕으로 계층적인 구조를 형성하여 커뮤니티를 찾아냅니다. 이러한 특성은 특히 복잡한 그래프에서 효과적으로 작동하며, 계층적 구조를 갖는 커뮤니티를 탐지할 때 유용합니다.