생물학적 또는 사회적 네트워크에서 복합회로 스펙트럼 클러스터링에 기반한 링크 예측

전문가 제언

○ 단백질과 단백질 사이에 네트워크(PPINs)에서 링크예측은 생물학에서 단백질의 상호작용을 알기 위하여 중요한 과제이고 온라인 사회적 네트워크(OSNs)에서 링크예측도 누가 누구와 친구관계인가를 알기 위하여 중요하다.

 

○ 대부분의 링크 예측 방법은 국부적 기반이고 예측 정확도를 제한하는 모든 네트워크의 구조를 탐색하지 않는다. 반면에 네트워크에서 계산상 대형의 네트워크에서는 금기시되는 전반적인 경로 구조를 검출하는 전체적 방법도 있다.

 

○ 스펙트럼 클러스터링은 클러스터의 형태에 대한 어떤 가정도 없이 본래의 공간으로부터 고유시스템으로의 매핑으로 만들어진다. 이 때문에 이 클러스터링은 생물학적 시퀀스 데이터의 클러스터링을 위한 생물정보학(bioinformatics)과 같은 분야에 응용된다. 여기에는 두 가지 분류가 있는데 라플라스 매트릭스를 사용하는 방법과 데이터의 다중경로 분할을 사용하는 방법 등이 있다. 전자의 예로는 NCut 알고리즘이 있고 후자의 경우에는 K-means 알고리즘이 있다.

 

○ 이 논문에서는 라플라스 매트릭스의 고유벡터로부터 얻은 정보를 사용하여 정교한 링크예측을 제공하는 스펙트럼 모델을 구축하고 사용네트워크에서 근접성 정보를 사용하여 k-means나 Ncut 알고리즘과 비교하여 PPINs와 OSNs에서의 그 효율성을 입증한 것이다.

 

○ 네트워크 링크 예측에 관한 국내 연구는 비교적 활발하다. 특히 모바일 네트워크에서의 링크 예측에 관한 연구도 다소 발견된다. 그러나 이 논문에서처럼 단백질과 같은 생물학적 네트워크에서의 링크 예측에 관련된 연구는 아직 없다. 사회적 네트워크에서의 링크 예측 분야는 비교적 많이 다루고 있으나 통합적으로 다루는 연구는 아직 발견하지 못하고 있다. 이 분야는 생물정보학 분야를 비롯하여 사회적 관계 정보 분야에서 많은 문제를 해결하는 도구로 사용이 가능하다. 이 분야를 전공하는 분들에게 좋은 참고 자료가 될 것으로 기대된다.

저자

Panagiotis Symeonidis, Nantia Iakovidou, Nikolaos Mantas, Yannis Manolopoulos

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2013

권(호)

87()

잡지명

Data & Knowledge Engineering

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

226~242

분석자

김*기

분석물

• 생물학적 또는 사회적 네트워크에서 복합회로 스펙트럼 클러스터링에 기반한 링크 예측.pdf [276,403 byte]

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