커뮤니티 탐지 이해도 점검 | 그래프 알고리즘 | FDE Academy

Q1. Modularity가 높은 네트워크의 특징은?

A. 모든 노드가 서로 연결됨B. 커뮤니티 내부 연결이 외부 연결보다 밀집C. 노드 수가 많음D. 방향 그래프임

Q2. Louvain 알고리즘의 두 단계는?

A. 초기화, 종료B. Local Moving, AggregationC. 학습, 테스트D. 전진, 후진

Q3. Label Propagation의 가장 큰 장점은?

A. 높은 정확도B. 결정적 결과C. 매우 빠른 속도D. 적은 메모리 사용

Q4. Louvain의 resolution 파라미터를 낮추면?

A. 더 많은 작은 커뮤니티B. 더 적은 큰 커뮤니티C. 같은 결과D. 알고리즘 속도 증가

Q5. WCC와 SCC의 차이점은?

A. WCC는 방향 무시, SCC는 방향 고려B. WCC가 느림, SCC가 빠름C. WCC는 가중치 사용, SCC는 미사용D. 차이 없음

Q6. Clustering Coefficient가 1.0인 노드의 특징은?

A. 연결이 전혀 없음B. 이웃들이 모두 서로 연결됨C. 가장 많은 연결을 가짐D. 중심에 위치함

Q7. LPA 결과가 매번 다른 이유는?

A. 알고리즘 버그B. 노드 방문 순서가 무작위이고 동점 시 랜덤 선택C. 데이터가 변경됨D. 메모리 부족

Q8. Seeded 알고리즘의 용도는?

A. 알고리즘 속도 향상B. 사전 지식을 초기값으로 활용C. 결과를 파일로 저장D. 그래프 시각화