Data Mining Lab

데이터마이닝 연구실

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우리 연구실은 방대하고 복잡한 데이터를 모델링하고 분석하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 일상생활에서 쉽게 관찰되어질 수 있는 그래프 데이터 분석과 관련된 연구에 집중하고 있습니다. 정보기술과 모바일 산업의 발전으로 인하여, 소셜 네트워크는 언제 어디서든 사용할 수 있게 되었습니다. 이러한 소셜네트워크의 분석을 통해 우리는 친구 추천, 영향력 최대화, 안정성 최대화, 클러스터 식별과 같은 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 나아가서, 인간이 만들어내는 관계에 대해 더 깊게 고민하고, 이를 통해 인간을 이해하는데 그 철학을 두고 있습니다.
We conduct research about modeling and analysing vast and complex real-world data.
In particular, we are focusing on research related to the analysis of graph data that can be easily observed in our daily life. With proliferation of the development in information technology and the mobile industry, social networks can be used anytime and anywhere. In these social networks, we are conducting research such as friend recommendation, influence maximization, network stability, and identifying core-structures. Beyond these research topics, we deeply study relationships that humans form, and thus, we aim to contribute to understanding humans.

Major research field

데이터마이닝, 그래프마이닝, 소셜네트워크분석 / Data Mining, Graph Mining, Social Network Analysis

Desired field of research

소셜데이터분석, 계산사회학, 계산과학, 네트워크사이언스 / Social Data Analysis, Computational Sociology, Computational Science, Network Science

Research Keywords and Topics

소셜 네트워크 분석, 그래프 마이닝, 커뮤니티 식별, 링크 분석, 응집도를 갖는 서브그래프 식별, 유저 참여도, 그래프 측정 및 평가, 위치기반 소셜 네트워크 분석
Social Network Analysis, Graph Mining, Community Detection, Link Analysis, Cohesive Subgraph Discovery, User Engagement, Network Measurement, Location-based social network analysis

Research Publications

SIGMOD, Densely Connected User Community and Location Cluster Search in Location-Based Social Networks, Junghoon Kim, Tao Guo, Kaiyu Feng, Gao Cong, Arijit Khan, and Farhana Choudhury, 2020
SIGMOD, DMCS : Density Modularity based Community Search, Junghoon Kim, Luo Siqiang, Gao Cong, Wenyuan Yu, 2022
VLDB, ABC: Attributed Bipartite Co-clustering, Junghoon Kim, Kaiyu Feng, Gao Cong, Diwen Zhu, Wenyuan Yu, Chunyan Miao, 2022

국가과학기술표준분류

  • EE. 정보/통신
  • EE01. 정보이론
  • EE0105. 데이터베이스