연계중심 군집화를 통한 거대도시 분석 = Evolving Link Communities for Detecting and Analyzing Mega-regions
저자
한이철 ( Yicheol Han ) ; 이정재 ( Jeongjae Lee ) ; 임상봉 ( Sangbong Im )
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2011
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
109-109(1쪽)
제공처
The mega-region rose as new economic unit. It is defined by connected networks of metropolitan areas, contiguous “functional urban regions” each with an employment core and a commuting ring, or integrated sets of cities and their surrounding suburban hinterlands across which labor and capital can be reallocated at very low cost. Even though those importance of mega-regions and strong relationship with commuting data, there are not widely used methods for detecting the boundary of them except night-time lights. The mega-region is the spatial structure organized by commuters among regions, and commuting is presented by network form. Therefore large communities of commuting network can be regarded as mega-regions, and we can use community detecting method to analysis the mega-regions.
Many methods have been proposed to uncover the community structure of networks. Among them the hierarchical clustering method using dendrogram is used as the principal technique to detecting communities under the assumption that every node belongs to only one community. That method, however, does not allow for overlapping communities of nodes, although overlapping as well as hierarchy is usually regarded to the crucial features of communities in many real networks. Overlapping means that nodes may simultaneously belong to more than one group. Thus community structure cannot project the relationship among overlapped groups. To capture hierarchy and overlapping concepts, link community was proposed. They redefined community as group of links rather than nodes and showed that link community method reconciled the antagonistic two network structure concepts.
In this paper we evolve link community method for detecting mega-regions and analyze the characteristics of detected regions. Firstly, we propose a link vector in order to present directed and weighted network. A directed and weighted network is described as n by n matrix. Here a row (or column) of matrix is type of a vector. A link and its connected situations can be also described as vector form which contains the information about connected nodes and their weights. Then we suggest new similarity formula which means the angle between link vectors using dot product. If a link is a vector, degree of parallel between two vectors in n-dimensions implies similarity. Using dot product and trigonometric functions we can get the degree of parallel as angle between them. Finally, we apply the evolved link community model to commuting network data to detect and analyze mega-regions.
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