ソーシャルネットワークとは何ですか？

ソーシャルネットワークは、グラフで記述された異種のマルチリレーショナル情報セットです。グラフは一般に非常に大きく、ノードはオブジェクトに対応し、エッジは接続に対応して、オブジェクト間の関係または接続を記述します。ノードと接続の両方に属性があります。オブジェクトはクラスラベルを持つことができます。リンクは一方向にすることができ、バイナリである必要はありません。

ソーシャルネットワークは、グラフで記述された異種のマルチリレーショナル情報セットです。グラフは一般に非常に大きく、ノードはオブジェクトに対応し、エッジは接続に対応して、オブジェクト間の関係または接続を記述します。ノードと接続の両方に属性があります。オブジェクトはクラスラベルを持つことができます。リンクは一方向にすることができ、バイナリである必要はありません。

ソーシャルネットワークの特徴

ソーシャルネットワークには次のような特徴があります-

• 高密度化のべき乗則 −ネットワークが進化するにつれて、複数のノードで度数が直線的に増加すると考えられていました。これは、一定平均次数仮説と呼ばれていました。しかし、広範な実験により、逆に、ネットワークは時間の経過とともに密度が高くなり、平均次数が増加することが示されています（したがって、エッジの数はノードの数で超直線的に増加します）。法則）、定義

  $$ e（t）\ propto n（t）^ {a} $$

  ここで、e（t）とn（t）はそれぞれ、グラフ時間tのエッジとノードの数を定義し、指数aは一般に厳密に1と2の間にあります。a=1の場合、これは次の固定平均次数に対応します。一方、a =2は、各ノードがすべてのノードの一定の割合にエッジを持っている完全に密なグラフに対応します。

• 直径の縮小 −ネットワークが増加するにつれて、効率的な直径が減少する傾向があることが実験的に示されています。これは、ネットワークサイズのサービスとして直径がゆっくりと増加するという以前の理解と矛盾します。

  ノードが紙であり、ある紙から別の紙への引用が有向エッジで示されている引用ウェブについて考えてみます。ノードのアウトリンクv（vによって引用された論文を定義する）は、グラフを結合する瞬間に「凍結」されます。結果として、ノードのペア間の距離の減少は、いくつかの領域からの以前の論文を引用することによって「ブリッジ」として機能する後続の論文の結果として発生します。

• 裾が重いアウトディグリーとインディグリーの分布 −ノードの複数のアウトディグリーは、べき法則1 / n ^a を遵守することにより、裾が重い分布に従う傾向があります。 、ここで、nは、アウトディグリーの降順でのノードのランクであり、通常は0

  テールの値が小さいほど、テールは重くなります。この現象は優先接続モデルで定義されており、新しいノードはそれぞれ、リッチゲットリッチルールに従って、固定数のアウトリンクによって既存のネットワークに接続します。インディグリーも裾の重い分布に従いますが、その影響はアウトディグリーの分布よりも歪んでいます。