• 저자: Clemencon, S. et al.
  • 제목: Hierarchical clustering for graph visualization
  • 발표: ESANN, 2011
  1. Outline
    • 프랑스인 셋과 쿠바인 하나가 모여 쓰여진 minority의 논문(!)
    • 계층군집화를 이용한 그래프 visualization 방법론 제안
    • 쿠바의 HIV 확산 분석에 apply함
    • Cited 3 times (2011-08-22 기준)
  2. What lead me here
    • Hierarchical clustering에 대한 가장 최근의 논문들 중, 현재 관심을 가지고 있는 graph visualization과 연관이 있다고 하고, 어쩌면 S전자 프로젝트의 parameter visualization 분석에도 적용해볼 수 있을듯하여 들여다보게 됨.
  3. Methodology
    • Hierarchical maximal modularity clustering
    • Objective function이 modularity maximization → 이를 통해 node로 구성된 cluster, 즉 communities를 구성함
    • Modularity maximization은 NP-hard 문제이며, deterministic annealing, 각종 greedy method들을 통해 효율적으로 좋은 suboptimal 해를 구할 수 있음
    • Hierarchy를 기반으로 graph clustering을 할 때는 매우 significant한 partition들만 고려해야함 ($\because$ Hierarchy structure에 굉장히 dependent함)
    • 요약: random graph 구성 → maximal modularity clustering → modularity의 분포를 보고 p-value 계산
  4. The Contribution
    • 기존의 방법론들은 주로 graph clustering method를 이용하여 군집화함
    • 계층군집화의 성능까지 고려함
  5. Thoughts
    • 영어가 평이하고 주술관계가 잘 맞아서 읽기 편했음.
    • 6 pages, 정독하지도 못했는데 1시간도 넘게 걸림 ㅠ 딴짓한거 제외하고서라도 너무 오래걸렸엉…
    • 연이어 논문은 IEEE에서 지난 3월에 출판한 Topology-Based Hierarchical Clustering of SOMs.

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