演进中的Twitter：社交图谱图性质的实验分析
社会与信息网络
2023-05-29 v1 物理与社会
摘要
Twitter是最著名的在线社交网络之一。它覆盖了全球在线人口的显著部分~20%并具有惊人的增长率。Twitter的社交图谱一直是众多研究的主题，因为它能揭示大型复杂在线社区的内在属性。尽管有这些大量研究，关于社交图谱随时间演进的性质的覆盖却有限。此外，由于该社交网络的极端规模（数百万节点、数十亿边），只有一小部分可能的图性质能在合理时间尺度内有效测量。本文提出了一个采样框架，允许对大型社交网络的图性质进行估计。我们将该框架应用于Twitter社交网络的一个子集，该子集拥有1320万用户、83亿边并覆盖了完整的Twitter时间线（从2006年4月到2015年1月）。我们得出了24个图性质的时间演进估计，其中许多从未在大型社交网络上测量过。我们进一步讨论了这些估计如何更好地阐明Twitter社交网络的内部结构与增长动态。
引用
@article{arxiv.1510.01091,
title = {Evolving Twitter: an experimental analysis of graph properties of the social graph},
author = {Despoina Antonakaki and Sotiris Ioannidis and Paraskevi Fragopoulou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.01091},
year = {2023}
}