Closed jisungyoon closed 5 years ago
이게 현재 윤혜진 교수님과 진행하고 계신 신화 논문의 main figure 중 하나인데요. 클러스터 & 시간별 퍼져나가는 걸 보여주는 겁니다. 위키는 현재 자료만 있는 거니 퍼져나가는 건 어려울 거고, language family, geographic 등과 연계한 그림 그릴 방법을 찾아보면...
<그림 다른 곳으로 나가면 안 됩니다> :)
이게 현재 윤혜진 교수님과 진행하고 계신 신화 논문의 main figure 중 하나인데요. 클러스터 & 시간별 퍼져나가는 걸 보여주는 겁니다. 위키는 현재 자료만 있는 거니 퍼져나가는 건 어려울 거고, language family, geographic 등과 연계한 그림 그릴 방법을 찾아보면...
몇년 전에 이거 윤혜진교수님이 이거 너무 재밌는 결과 나왔다고 즐거워 하시던 기억이 나는군요...
이게 현재 윤혜진 교수님과 진행하고 계신 신화 논문의 main figure 중 하나인데요. 클러스터 & 시간별 퍼져나가는 걸 보여주는 겁니다. 위키는 현재 자료만 있는 거니 퍼져나가는 건 어려울 거고, language family, geographic 등과 연계한 그림 그릴 방법을 찾아보면...
몇년 전에 이거 윤혜진교수님이 이거 너무 재밌는 결과 나왔다고 즐거워 하시던 기억이 나는군요...
거기서 더 발전을 많이 했죠. 재미가 더해져서... 2월 중 submit 예정입니다.
main_figure.pdf 초록에 쓰일 메인 피규어입니다. 앞에서 논의 한 내용은 따로 내용을 정리해서 이슈 등록 하겠습니다!
Monthly view 였던 걸로 기억합니다. 정정합니다 View per hour입니다. 아마 같을 거지만요..
이 표는 abstract에선 legend와 비슷한 역할인 거 아닌가요? 그럼 abc 순이거나... 뭐 그런 순서가 보는 사람이 찾기 쉽지 않을까요?
figure a에서의 순서대로 정렬 하는 것이 좋을 것 같습니다. 그러면 클러스터 별로 정렬되기도 할테니까요
main_figure.pdf 순서 수정했고 스웨덴 위키를 뺸결과라는걸 까먹었내요 ㅜㅜ 표에서 제거 하였습니다.
(b) 의 글씨가 잘 안보이는 느낌이 있군요. 굵게 바꾸시거나 폰트를 바꿔보시는건...?
(b)는 어차피 동그라미 크기의 의미는 없지 않나요? 동그라미 크기를 키우고, 거기에 맞춰서 폰트를 키워도요.
main_figure.pdf 수정 완료하였습니다!
여전히 잘 안보인다는 느낌이... 폰트를 볼드로 바꿔보시겠어요?
Bold로 해보고 싶은데 python igraph에서 관련 옵션을 못찾아서요 ㅜㅜ R에는 있는것 같은데
아니면 networkx로 한번 그려보겠습니다
아니면 networkx로 한번 그려보겠습니다
시도는 해보았으나... 레이아웃 때문에 그림이 영...... igraph로 그린 그림이 훨신 나은 듯합니다
음.. 뭐 일단 넘어가죠.
논문으로 내기 전까지 그림 스킬을 많이 익히시길... :)
별 상관없을 거 같지만... 혹시 이리 발전할지도 모르니...
Abstract가 완성되어 공유드립니다! 확인이 완료되시면 제출하도록 하겠습니다. The_interrelationship_of_knowledge_structure_across_language_groups__in_communal_data_set.pdf
위에서 디스커션 했던 내용은 정리해서 이슈로 따로 등록 해두겠습니다. 그리고 지금 쓰지 않는 이슈 같은 경우에는 정리해서 닫도록하고, 이 이슈도 초록 제출 한 뒤 정리해서 닫도록 하겠습니다.
초록은 일단 진행하시죠.
2/10까지 기한이 연장되었네요. 딱히 수정 할 내용이 없으면 그대로 두겠습니다!
제출 하였음으로 이 이슈는 닫도록 하겠습니다!
일단 abstract를 쓰기 위한 중간 결과를 공유합니다. 금일 오후 2시에 미팅으로 관련된 내용들을 정리하였습니다.
Similarity Matrix를 보았을 떄 크게 5개의 클러스터가 관측되었습니다.
그 기반으로 distance matrix ( 1 - similiart matrix) Minimum spanning tree를 그린 결과(similiarty의 Maximum spanning tree)이며 클러스터링 결과와 그렇게 다르지 않습니다. 좀 더 정보를 제공하기 위해, A-B라는 링크가 있을 때 A에서의 링크의 중요도 vs B에서의 링크 중요도를 비교해서 상대적으로 더 중요한 쪽에서 아닌 쪽으로 방향성을 주었습니다. 링크 중요도는 Similiarty의 크기로 rank를 매겨서 사용하였습니다. (만약 같다면 두 방향 모두)
이 그림은 distance matrix ( 1 - similiart matrix)를 이차원에 투영시키는 방법론인 MSD(https://en.wikipedia.org/wiki/Multidimensional_scaling) 을 이용해 본 결과이며 이 결과도 그렇게 다르지 않습니다.
중간결과이기 때문에 클러스터의 대략적 의미와 내용을 정리해 초록을 작성중이며, 이후에는 여러가지 factor들을 넣어서 regression을 돌려보려고 합니다.
혹시 figure에 대한 코멘트가 있으시면 달아주시면 감사하겠습니다.