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Community 군집(Community)은 집합에 속하는 정점 사이에 많은 간선이 존재하지만 집합에 속하는 정점과 그렇지 않은 정점 사이에는 적은 수의 간선이 존재하는 정점들의 집합이다. Community Detection 그래프를 여러 군집으로 잘 나누는 문제를 군집 탐색(Community Detection) 문제라고 한다. Configuration Model(배치 모형) 군집탐색의 metrics은 Modularity(군집성)을 사용한다. 군집성을 계산하는 수식은 다음과 같다. S는 모든 군집 s의 집합 즉, 군집성은 무작위로 연결한 배치 모형과의 비교를 통해 통계적 유의성을 판단한다. -1 이상 1 이하의 값을 가지며 보통 0.3 ~ 0.7 정도의 값을 가질 때 통계적으로 유의미한 군집을 찾아냈다고..

PageRank PargeRank는 구글의 창업자인 Larry Page와 Sergey Brin이 논문을 통해 발표한 이론으로 사용자 키워드와 관련성이 높고 신뢰할 수 있는 웹페이지를 찾기 위한 방법이다. 웹은 Vertex인 웹페이지와 Edge인 하이퍼링크로 구성된 거대한 방향성을 가지는 그래프로 볼 수 있다. 페이지랭크의 핵심아이디어는 투표로 투표를 통해 사용자 키워드와 관련성이 높으며 신뢰할 수 있는 웹페이지를 찾는다. In Degree가 크다는 것은 들어오는 간선이 많다는 것이고 신뢰할 수 있다는 이론이 바탕이 된다. 단지 In Degree로 신뢰도를 평가하면 악용의 소지가 있다. 투표에 가중치를 부여하여 이를 해결한다. PageRank Score 페이지랭크 점수는 웹페이지의 관련성 및 신뢰도의 척도..