We examined the minimization effects of a subjective sense of poverty by social networks for urban workers and the mediating effects. The purposes of this study are to draw up measures and provide implications in community health care by gender. The findings are as follows: First, differences in understanding a subjective sense of poverty have been generated by demographic socio-economic characteristics according to gender. Second, differences in perception of the subjective sense of poverty have been generated by types of social networks according to the gender. Third, differences in types of social networks have been generated by gender. Fourth, differences in mediating effects of the types of social networks influencing a subjective sense of poverty have been generated by gender. We provide effective methods in community health care by analyzing these examinations.
Like other communication networks, the Internet is establishing and reinforcing connections between market participants. By adapting to these networks, market participants are able to obtain the power of network to create new benefits in on-line markets. In this paper, we develop three stage non-cooperative game models to analyze the community related business market in electronic commerce where network externalities are present. It is found that, regardless of its market share, individual firm in a market tends to favor a community network. The analysis also shows there exist some possibilities that these community networks can trap the market in an inferior state when better alternatives are available to yield greater social welfare.
본 연구는 사회복지조직 상호간 협력을 도모하면서 자원개발의 지속성을 시도하고 있는 실천경험에 관한 질적연구를 진행한다. 연구목적은 지역사회 관계망을 활용한 자원개발 현상에 관한 포괄적 이해의 기술 그리고 경험의 유형을 발견하는데 있다. 특히, 자원개발 경험에 관한 이해의 도구로 네트워크 관점이 아닌 사회자본 관점을 적용하고자 한다. 연구방법으로는 스트라우스와 코빈(Strauss and Corbin, 1998), 코빈(Corbin, 2004)의 근거이론(Grounded Theory) 방법을 사용하고 연구참여자는 눈덩이표집을 통해 사회복지관(서울시소재)에 종사하는 중간관리자와 최고관리자 중에서 지역사회 관계망을 활용한 자원개발 경험이 3년 이상인 14명으로 하였다. 본 연구결과 지역사회 관계망을 활용한 자원개발 경험은 지역사회 특성에 따라 달랐으며 다음의 네 가지로 유형화되었다. '상부상조의 재생형', '시민역량의 자원화형', '주민조직을 통한 자원동원형', '외부자원망의 활용형' 등이다. 이러한 연구결과는 지역사회특성에 따른 관계망기반의 자원개발에 관한 논의를 확장하는데 기여한 의의를 지닌다.
In view of the deficiencies of existing weighted similarity indexes, a hierarchical clustering method initialize-expand-merge (IEM) is proposed based on the similarity of common neighbors for community discovery in weighted networks. Firstly, the similarity of the node pair is defined based on the attributes of their common neighbors. Secondly, the most closely related nodes are fast clustered according to their similarity to form initial communities and expand the communities. Finally, communities are merged through maximizing the modularity so as to optimize division results. Experiments are carried out on many weighted networks, which have verified the effectiveness of the proposed algorithm. And results show that IEM is superior to weighted common neighbor (CN), weighted Adamic-Adar (AA) and weighted resources allocation (RA) when using the weighted modularity as evaluation index. Moreover, the proposed algorithm can achieve more reasonable community division for weighted networks compared with cluster-recluster-merge-algorithm (CRMA) algorithm.
On community data. sampled in regular intervals on a long-term basis. artificial neural networks were implemented to extract information on characterizing patterns of community changes. The Adaptive Resonance Theory and Kohonen Network were both utilized in learning benthic macroinvertebrate communities in the Soktae Stream of the Suyong River collected monthly for three years. Initially, by regarding each monthly collection as a separate sample unit, communities were grouped into similar patterns after training with the networks. Subsequently, changes in communities in a sequence of samplings (e.g., two-month, four-month, etc.) were given as input to the networks. After training, it was possible to recognize new data set in line with the sampling procedure. Through the comparative study on benthic macroinvertebrates with these learning processes, patterns of community changes in chironomids diverged while those of the total benthic macro-invertebrates tended to be more stable.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.5927-5942
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2017
Many real networks exhibit overlapping community structures. Recent studies have been performed that analyze the impact of overlapping community structure on information propagation, but few of them concerned with individual behaviors. From this point of view, we propose a Markov process model to evaluate the performance of information propagation in social networks with overlapping community structures. In addition, many individual social behaviors are combined in the model. For example, individuals may exhibit selfish behaviors, such as individual and social selfishness, and people may discard the information after they have used it. The accuracy of the model is verified by simulation. Furthermore, the numerical results show that both overlapping community structure of the network and individual behaviors have a significant impact on the outbreak size and propagation speed of the information. Additionally, the overlapping community structure of the social network can reduce the impact of selfishness on information propagation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2587-2605
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2022
In order to efficiently detect community structure in complex networks, community detection algorithms can be designed from the perspective of node similarity. However, the appropriate parameters should be chosen to achieve community division, furthermore, these existing algorithms based on the similarity of common neighbors have low discrimination between node pairs. To solve the above problems, a noval community detection algorithm using closeness similarity based on common neighbor node clustering entropy is proposed, shorted as CSCDA. Firstly, to improve detection accuracy, common neighbors and clustering coefficient are combined in the form of entropy, then a new closeness similarity measure is proposed. Through the designed similarity measure, the closeness similar node set of each node can be further accurately identified. Secondly, to reduce the randomness of the community detection result, based on the closeness similar node set, the node leadership is used to determine the most closeness similar first-order neighbor node for merging to create the initial communities. Thirdly, for the difficult problem of parameter selection in existing algorithms, the merging of two levels is used to iteratively detect the final communities with the idea of modularity optimization. Finally, experiments show that the normalized mutual information values are increased by an average of 8.06% and 5.94% on two scales of synthetic networks and real-world networks with real communities, and modularity is increased by an average of 0.80% on the real-world networks without real communities.
This paper reports on a structural view of a knowledge network comprised of clubs and organisationsexpressly concerned with cultural activities in a regional Australian city. Social network analysis showed an uneven distribution of power, influence, and prominence in the network. The network structure consisted of two modules of vertices clustered around particular categories of creative arts and these modules were linked most frequently by several organisations acting as communication hubs and boundary spanners. The implications of the findings include 'network weaving' for improving the network structure and developing a systemic approach for exploring the structures of social action that form community-based knowledge networks.
BGP 커뮤니티 기반의 라우팅 정책은 특정 네트워크에 대한 경로를 사용자 정의 라우팅 정책에 따라 선택할 수 있는 특성을 갖는다. 다양한 속성의 단위 네트워크가 상호 연결된 글로벌연구망 환경의 전체적인 성능향상을 위해 최근 커뮤니티 기반의 라우팅 정책에 대한 관심이 증대하고 있다. 본 논문은 기존 글로벌연구망에서 적용되고 있는 커뮤니티 라우팅을 전체 네트워크 성능향상의 관점에서 분석하고, 새로운 글로벌연구망에서 라우팅 성능에 관련된 문제점을 도출한다. 이를 바탕으로 새로운 글로벌연구망의 라우팅 경로상의 잘못된 경유 트래픽 개선, 비대칭 라우팅 등을 해결하는 네트워크 상호연동 구조와 최적의 커뮤니티 라우팅 정책 모델을 제시한다. 제시된 결과는 향후 개발될 국가연구망과 상업망의 성능향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 대도시 산업 지역사회 존립기반 연구의 일환으로 대구시 북성로 공구상가를 사례로 기업간 거래 네트워크의 실태를 분석하였다. 이 지역은 영세소규모의 공구 판매업체 집적지로 이들 업체가 거래 관계를 맺고 있는 주요 업체들을 주로 북성로 및 인접지역에 분포하는 전형적인 도심형 산업지역사회를 구성하고 있다. 북성로 총구상가가 산업지역사회로서 존립할 수 있었던 가장 중요한 기반은 상가내 제품 수급상의 장기적인 거래 네트워크였다. 지역 업체들은 거래 관계에 있어 순수한 시장 메커니즘에 의존하기 보다는 사회자본에 기초한 기업간 네트워크 관계에 더 의존하고 있었다. 기업간 거래 네트워크를 맺게 되는 이유는 무리한 주문의 경우에도 거래가 가능하였다는 점과 외상거래가 가능한 점이였다. 이러한 기업간 거래 네트워크의 기능 및 역할에 있어서는 업체 상호간에 기술이전과 학습이 가장 중요하며, 장기간의 거래 네트워크를 유지함에 있어서는 공간적 접근성보다는 관계적 접근성이 오히려 중요한 의미를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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