부호 그래프에서의 빠른 랜덤워크 기법

Abstract

랜덤워크는 그래프 기반의 랭킹 기법들에서 빈번히 사용되지만, 그래프 간선에 음수 가중치를 가지는 부호 그래프는 고려하지 않는다. 이 논문에서는 하이더의 균형 이론을 적용하여 랜덤워크 수행 시 음수 가중치를 처리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 추천 시스템에 적용되었으며, 사용자가 선호하지 않는 아이템을 걸러내는 데 효과가 있음을 실험을 통해 보인다. 제안한 모델의 성능을 위해 기존의 Top-k 랜덤워크 계산 기법인 BCA를 확장한 Bicolor-BCA 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 임계값이 필요한데, 실험을 통해 임계값에 따른 정확도와 성능의 변화를 살펴본다.