Scale-Free Networks(2003) - Albert-Laszlo Barabasi and Eric Bonabeau
0. 개요
네트워크의 특성 중 하나인 Scale-Free에 대한 내용을 정리한 글이다.
Scale-Free의 특성을 보이는 이유와 이것을 활용하는 사례들을 볼 수 있고 Scale-Free의 특성이 가지는 장단점을 보여준다.
1. Networks without Scale
- 예전의 연구에서는 그래프가 랜덤하게 연결되어있어 정규분포의 형태를 가질 것으로 예상했다
- 하지만 후속연구에서 그래프는 power-law distribution을 따르며 극도로 큰 hub가 존재하는 특징을 가진다라는 것을 밝혀냈다.
- 의 분포를 따르게 된다.
- 즉 우리가 아는 종 모양 형태의 분포가 아닌 우하향하는 형태의 분포를 가지게 된다’
2. The Rich Get Richer
- 이러한 이유에는 크게 두가지가 있는데 첫번째가 대부분의 그래프의 Verices들은 이후에 생겨나게 된다.
- 즉 오래된 노드와 새로운 노드가 존재하게 될 것이고 이때 오래된 노드가 새로운 많은 노드들과 연결될 기회가 많다
- 두번째 이유는 preferential attachment이다. 선호적 애착으로 번역할 수 있는데 간단히 새로운 노드는 Edge가 많은 Vertex에 연결될 확률이 높다라는 뜻이다.
- 이것을 개념적으로 설명하면 우리가 더 보기 쉬운 것에 더 접근을 많이할 것이고 이는 이미 인기가 있는 것일 확률이 높다. 즉 “부익부 빈익빈” 형태를 보일 수 있다.
3. Duplicity of Real Graph
- 이러한 분포를 띄는 실제 그래프에서는 이중성이 존재한다.
- 연결 수가 적은 대다수의 vertex와 연결수가 많은 소수의 vertex(허브)가 존재한기 때문에
- 특정 한 노드에서 오류가 난다고 하였을 때 그게 전체 네트워크에 영향을 끼칠 확률은 매우 낮다.
- 하지만 반대로 생각해서 허브가 오류가 난다라고 하면 그 영향을 막대하게 클 것이다.
- 이러한 특성을 각 네트워크에 작 적용하면 오류 방지를 하기 위해서 허브를 중점적으로 관리하면 큰 문제를 막을 수 있다.
- 반대로 바이럴 마케팅에 이러한 특성을 활용한다면 허브를 이용하면 그 영향을 극대화 시킬 수 있을 것이다.
