社交網路模型及屬性介紹

2021-10-18 20:29:02 字數 1541 閱讀 6362

網路屬性

社會解釋的例子

區域性拓撲

結構對等:如果兩個參與者與其他參與者具有相似的連線,則它們是相似或等效的。

三合會封閉:演員的兩個朋友最終成為朋友。

平衡理論:朋友的朋友是朋友,敵人的朋友是敵人,依此類推。

度和特徵向量中心度

社會資本:演員為朋友帶來共同利益。

影響:演員導致朋友行為的改變。

親密關係中心性

影響:見上文。

資訊傳播/傳播:演員在廣播或共享資訊方面有多好?

中介中心性

資訊傳播:見上文。

經紀:演員在「中間人」中的表現如何?

社群結構

親同性(認知平衡):「羽毛鳥聚集在一起」。

知識儲存:緊密聯絡的社群中的參與者儲存知識。

複雜的傳染:一夥相互聯絡的受感染演員是傳染的源頭。

度分布網路動態

優先依戀(帕累託原則):「 [演員]變得富有[在朋友中]變得更加富有。

bfs演算法維持乙個已經發現了但是還沒有訪問的列表,該演算法將新的節點都新增到列表中,並且在訪問後將他們刪除。

隨機取樣演算法需要種子節點的外部列表,例如各種好友列表以及圈子人員列表。隨機性是取樣成功的關鍵。

與其他的社交網路相比較,通訊網路沒有嚴格的文件記錄,例如交流的內容(執法人員才可以獲取)

二項圖,總共包含n個節點,最多可以包含

n ×(

n−1)

2\frac 2

2n×(n−

1)​個節點,預期的邊緣數量為

p ×n

×(n−

1)

2\frac 2

2p×n×(

n−1)

​如果 p == 0,網路則完全孤立,如果p == 1,網路則完全圖。如果不確定用哪種網路就使用該模型。

watts-strogatz圖模型是更加接近現實社交網路的更逼真的近似值。該模型將n個節點排列再乙個環中,然後以p的概率重新佈線任何邊緣(將其一端連線到隨機選擇的節點),它們給人一種「小世界」的錯覺,在幾何世界中,遙遠的節點可能通過短路徑相連。

該模型解釋了「六度分離」現象,該現象聲稱,平均而言,地球上任何兩個人彼此之間只有六次握手[wat03]。

不幸的是,無論如何扭曲它們,wattsstrogatz網路中的節點都不會形成緊密的社群,這也使「小世界」網路也變得不切實際。 barabási–albert偏好依戀模型[bar03]為綜合社交網路增加了另一層次的現實主義。它使用第5頁上簡要提到的優先連線原則,並在第129頁上的「使元件變得如此巨大?」中詳細介紹。當乙個新節點即將加入現有網路時,它很可能最高度數的節點建立k個連線。該模型刺激了具有過多連線的集線器(「名人」節點)的出現。、

holmeekim模型更進一步。在新增了k條邊後,它還會新增具有p概率的三合會(第6頁介紹),從而使合成網路更加聚類且栩栩如生。

granovatter並沒有提出量化連線強度的機制,提出了四個維度的考慮標準:

其中第乙個和第四個容易獲取資料,而中間兩個涉及nlp(natual language progress),量化情感強度與親密度需要做些複雜的處理。

網路模型介紹

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