본 논문은 키워드와 위치 정보, 그리고 교통 상황에 따른 이동 시간 변화를 모두 고려하는 새로운 커뮤니티 탐색 방법을 제안합니다. 기존 연구들이 키워드 또는 위치 정보 중 하나만을 사용하여 커뮤니티를 식별하는 것과 달리, 본 논문에서는 키워드와 위치 정보를 동시에 고려하여 의미적 및 공간적 응집력이 높은 커뮤니티를 발견하는 것을 목표로 합니다. 특히, 교통 상황에 따른 이동 시간 변화를 고려하여 시간에 따라 변화하는 공간적 응집력을 반영합니다. 전체 네트워크를 탐색하는 대신, 질의 노드를 중심으로 지역적으로 탐색하는 효율적인 알고리즘(정확한 알고리즘과 탐욕적 알고리즘)을 제안하며, 대규모 언어 모델을 활용하여 키워드 간 의미적 유사도를 계산하는 방법을 제시합니다. 실험 결과, 제안된 탐욕적 알고리즘이 기존 방법들보다 구조적, 의미적, 시간에 따른 공간적 응집력 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인했습니다.
