김정훈 연구실

본 논문은 하이퍼그래프에서 응집력 있는 부분그래프를 발견하기 위해 (k,s)-core 모델을 제안합니다. 이 모델은 각 노드가 크기에 민감한 감쇠 함수로 측정된 최소 상호작용 강도 s를 가진 최소 k개의 이웃을 가지도록 요구하여, 노이즈가 많은 공동 발생을 억제하면서 강한 지역 패턴을 보존합니다. 실제 데이터셋 실험 결과 기존 방법 대비 개선된 압축성과 견고성을 보여줍니다.

본 논문은 실제 이분 커뮤니티의 완화된 내부 연결성을 반영하기 위해 크기 적응형 차수 임계값을 사용하는 새로운 이분 부분그래프 모델인 Biflexi를 제안합니다. 이 모델은 부분그래프 크기에 따라 연결성 요구사항을 동적으로 조정하여 더 크고 현실적인 응집 구조를 발견합니다. 저자들은 Maximum Biflexi 문제가 NP-hard임을 증명하고 효율적인 휴리스틱 알고리즘을 개발했으며, 실제 데이터셋 실험을 통해 알고리즘의 효율성과 모델의 적용 가능성을 입증합니다.