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렌즈 2: 커뮤니티 탐지
그래프 알고리즘으로 얻는 인사이트
렌즈 2: 커뮤니티 탐지
그래프 알고리즘으로 얻는 인사이트 > 그래프 알고리즘으로 얻는 인사이트
학습 목표
- Louvain 군집을 도메인 언어로 해석한다
- 지리적 인접과 운항 패턴 인접의 차이를 안다
렌즈 2: 커뮤니티 탐지 — 숨은 항로권 발견
CALL gds.louvain.stream('portNet')
YIELD nodeId, communityId
RETURN communityId, collect(gds.util.asNode(nodeId).name)[..8] AS ports
ORDER BY size(collect(nodeId)) DESC;
Louvain이 묶어주는 항만 군집은 사실상 **"실질 항로권"**입니다.
지도에는 없는 구조가 드러납니다
핵심은 이겁니다 — 이 군집은 지리적 인접이 아니라 운항 패턴의 인접으로 묶입니다.
그래서 지도를 봐서는 알 수 없는 구조가 나타납니다. 예를 들어 특정 선사 동맹의 전용 순환권처럼, 물리적으로는 흩어져 있지만 운항으로는 한 덩어리인 항만들이 묶입니다.
같은 원리로 PL-12(유사 선박군)도 구할 수 있습니다 — 선박-선석 이용 패턴 그래프를 프로젝션해 군집을 내면, "선석 관점에서 비슷하게 행동하는 배들"이 나옵니다.
실습
- Louvain을 돌려 군집을 확인하고, 각 군집에 도메인 이름을 붙여 보세요("동북아 근해권", "미주 원양권" 등).
- 검출된 군집이 실제 항로 서비스 그룹과 맞는지 대조합니다.
- ⚠️ 맞지 않으면 무엇을 의심할지 순서를 정하세요 — 데이터 범위 / 관계 가중치 선택 / 알고리즘 파라미터.
- 두 번 이상 실행해 결과가 같은지 확인하세요. 군집 알고리즘은 실행마다 결과가 흔들릴 수 있습니다. 흔들리는 군집을 근거로 보고서를 쓰면 다음 주에 말이 바뀝니다.
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