• 정보관리학회지
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• 제30권4호
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• pp.241-264
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• 2013

이 연구에서는 공개된 가중 네트워크 분석용 소프트웨어인 Opsahl의 tnet과 이재윤의 WNET에서 지원하는 가중 네트워크 중심성 지수를 비교 분석해보았다. tnet은 가중 연결정도중심성, 가중 근접중심성, 가중 매개중심성을 지원하고, WNET은 최근접이웃중심성, 평균연관성, 평균프로파일연관성, 삼각매개중심성을 지원한다. 가상 데이터를 대상으로 한 분석에서 tnet의 중심성 지수는 링크 가중치의 선형변화에 민감한 반면 WNET의 중심성 지수는 선형 변화에 영향을 받지 않았다. 실제 네트워크 6종을 대상으로 가중 네트워크 중심성을 측정하고 결과를 비교하여 두 소프트웨어의 가중 네트워크 중심성지수들의 특징을 파악하고 중심성 지수 간 관계를 살펴보았다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.540-557
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• 2021

Privacy vulnerability of social networks is one of the major concerns for social science research and business analysis. Most existing studies which mainly focus on un-weighted network graph, have designed various privacy models similar to k-anonymity to prevent data disclosure of vertex attributes or relationships, but they may be suffered from serious problems of huge information loss and significant modification of key properties of the network structure. Furthermore, there still lacks further considerations of privacy protection for important sensitive edges in weighted social networks. To address this problem, this paper proposes a privacy preserving method to protect sensitive weighted edges. Firstly, the sensitive edges are differentiated from weighted edges according to the edge betweenness centrality, which evaluates the importance of entities in social network. Then, the perturbation operations are used to preserve the privacy of weighted social network by adding some pseudo-edges or modifying specific edge weights, so that the bottleneck problem of information flow can be well resolved in key area of the social network. Experimental results show that the proposed method can not only effectively preserve the sensitive edges with lower computation cost, but also maintain the stability of the network structures. Further, the capability of defending against malicious attacks to important sensitive edges has been greatly improved.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.914-927
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• 2017

Weighted network link prediction is a challenge issue in complex network analysis. Unsupervised methods based on local structure are widely used to handle the predictive task. However, the results are still far from satisfied as major literatures neglect two important points: common neighbors produce different influence on potential links; weighted values associated with links in local structure are also different. In this paper, we adapt an effective link prediction model-local naive Bayes model into a weighted scenario to address this issue. Correspondingly, we propose a weighted local naive Bayes (WLNB) probabilistic link prediction framework. The main contribution here is that a weighted cluster coefficient has been incorporated, allowing our model to inference the weighted contribution in the predicting stage. In addition, WLNB can extensively be applied to several classic similarity metrics. We evaluate WLNB on different kinds of real-world weighted datasets. Experimental results show that our proposed approach performs better (by AUC and Prec) than several alternative methods for link prediction in weighted complex networks.

• 한국문헌정보학회지
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• 제40권3호
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• pp.191-214
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• 2006

최근 일부 계량서지학 연구에서 사회 네트워크 분석 분야의 도구인 중심성 분석 기법을 도입하려는 시도가 나타나고 있다. 그런데 사회 네트워크를 대상으로 개발된 중심성 척도는 노드간 연결에 대한 가중치를 반영하지 않는 단점이 있다 이 연구에서는 가중 네트워크인 계량서지적 자료에 대해서 중심성을 분석할 수 있는 새로운 척도를 네 가지 제시하였다. 제안된 척도의 유용성을 검증하기 위해서 저자동시인용 네트워크. 용어 동시출현 네트워크, 웹사이트 동시링크 네트워크의 세 가지 실제 자료에 대해서 중심성 분석을 수행하였다. 분석 결과에서는 제안된 중심성 척도가 계량서지적 네트워크를 대상으로 개별 노드의 입지와 영향력을 파악하는데 있어서 매우 유용함이 확인되었다

• Genomics & Informatics
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• 제21권4호
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• pp.45.1-45.11
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• 2023

Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a common type of chronic liver disease, with severity levels ranging from nonalcoholic fatty liver to nonalcoholic steatohepatitis (NASH). The extent of liver fibrosis indicates the severity of NASH and the risk of liver cancer. However, the mechanism underlying NASH development, which is important for early screening and intervention, remains unclear. Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) is a useful method for identifying hub genes and screening specific targets for diseases. In this study, we utilized an mRNA dataset of the liver tissues of patients with NASH and conducted WGCNA for various stages of liver fibrosis. Subsequently, we employed two additional mRNA datasets for validation purposes. Gene set enrichment analysis (GSEA) was conducted to analyze gene function enrichment. Through WGCNA and subsequent analyses, complemented by validation using two additional datasets, we identified five genes (BICC1, C7, EFEMP1, LUM, and STMN2) as hub genes. GSEA analysis indicated that gene sets associated with liver metabolism and cholesterol homeostasis were uniformly downregulated. BICC1, C7, EFEMP1, LUM, and STMN2 were identified as hub genes of NASH, and were all related to liver metabolism, NAFLD, NASH, and related diseases. These hub genes might serve as potential targets for the early screening and treatment of NASH.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권4호
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• pp.487-498
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• 2022

Social network analysis (SNA) techniques have recently been developed to monitor and detect abnormal behaviors in social networks. As a useful tool for process monitoring, control charts are also useful for network monitoring. In this paper, the degree and closeness centrality measures, in which each has global and local perspectives, respectively, are applied to an exponentially weighted moving average (EWMA) chart and a multinomial cumulative sum (CUSUM) chart for monitoring undirected weighted networks. In general, EWMA charts monitor only one variable in a single chart, whereas multinomial CUSUM charts can monitor a categorical variable, in which several variables are transformed through classification rules, in a single chart. To monitor both degree centrality and closeness centrality simultaneously, we categorize them based on the average of each measure and then apply to the multinomial CUSUM chart. In this case, the global and local attributes of the network can be monitored simultaneously with a single chart. We also evaluate the performance of the proposed procedure through a simulation study.

• 충청수학회지
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• 제34권3호
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• pp.221-234
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• 2021

We introduce high-order Hopfield neural networks with Leakage delays. Furthermore, we study the uniqueness and existence of Hopfield artificial neural networks having the weighted pseudo almost periodic forcing terms on finite delay. Our analysis is based on the differential inequality techniques and the Banach contraction mapping principle.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제30권3호
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• pp.491-502
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• 2022

In this paper we investigate some sufficient conditions to guarantee the existence and uniqueness of Stepanov-like weighted pseudo almost periodic solutions of cellular neural networks on Clifford algebra for non-automomous cellular neural networks with multi-proportional delays. Our analysis is based on the differential inequality techniques and the Banach contraction mapping principle.

• 정보관리학회지
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• 제32권2호
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• pp.7-23
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• 2015

네트워크 분석이 확산되면서 매개중심성이나 연결정도중심성과 같은 다양한 중심성 지수가 개발되어 활용되고 있으나, 가중 네트워크에서 지역중심성을 측정할 수 있는 지수로는 최근접이웃중심성 이외에는 거의 알려져 있지 않다. 이 연구에서는 가중 네트워크를 위한 일반화된 지역중심성 지수인 이웃중심성 지수를 새롭게 제안한다. 이웃중심성 지수는 파라미터 ${\alpha}$를 사용하여 이진 네트워크를 위한 연결정도중심성 지수와 가중 네트워크를 위한 최근접이웃중심성 지수를 일반화한 것이다. 6가지 실제 네트워크 데이터를 대상으로 하여 제안된 지수의 특징과 적정 파라미터 값을 살펴보는 실험을 수행하고 결과를 보고하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.413-422
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• 2017

본 연구에서는 네트워크 중심성 지표를 사용하여 지하철 네트워크의 개별 노드의 중요성을 분석하고 이로부터 한국 지하철 네트워크의 특성을 분석하였다. 중심성 측도로 매개, 근접 그리고 차수 중심성을 사용하였다. 본 연구에서는 기존에 제안된 매개 중심성 지표와 승객들의 실제 흐름양을 함께 고려한 가중 매개 중심성 지표를 새롭게 제안하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 여러 중심성 지표들 사이의 상관관계를 조사함으로서 서울 수도권 지하철과 승객 흐름의 구조적 특성 등을 조사하였다. 아울러 승객들 흐름의 편중 현상을 조사하기 위하여 멱분포(Power-law) 분석을 수행하여 결과 분석의 신빙성을 더하였다.