프로젝트 소개
본 과제는 저자 협업, 영화배우 협업, 단백질, 뇌, 셀룰러 네트워크처럼 관계가 복잡한 데이터를 더 넓은 시각에서 해석하기 위한 일반화된 네트워크 모형 개발 과제임.
연구 목표는 부익부 빈익빈 현상과 노드 적합성을 함께 분석하는 일반적 모형 구축, 차수 분포·결집계수 등 구조적 특성 분석, 빠르고 대용량인 추정 알고리즘 제시임. 핵심 연구 내용은 하이퍼그래프와 단체복합체 구조로의 확장, 인기도와 적합성의 종합 스코어 정의, EM 알고리즘·베이지안 추론·깁스 샘플링 활용, 실제 데이터 적용 및 리뷰어·협업 상대·전문가 추천 활용임. 기대 효과는 네트워크 성장 원인 이해, 분야별 특성 해석, 다항 관계 데이터 분석의 새로운 기준 제시, 실제 추천 문제 해결 가능성 제고임.