探索在线社交网络中的社会层级
社会与信息网络
2015-02-17 v1 数据结构与算法
摘要
社会层级（即社会的金字塔结构）是社会学与社会网络分析中的一个基本概念。社会层级在社会网络中的重要性在于，其拓扑结构对于塑造个体间社会交互的本质以及展现社会网络的结构都至关重要。社会网络中的社会层级可用于提高链接预测的准确性、提供更好的查询结果、对网页进行排序，以及研究复杂网络中的信息流与传播。本文将社会网络建模为有向图G，并将社会层级视为G的有向无环图（DAG），记为GD。借助DAG，G中的所有顶点可被划分到不同层级，同一层级中的顶点代表社会层级中的一个不相交群体，且DAG中的所有边均沿同一方向。本文研究的核心问题是如何在G中找到DAG GD。我们采取的方法是通过从G中移除所有可能的环来找到GD，使得G = U(G) + GD，其中U(G)是包含所有可能环的最大欧拉子图。我们给出了这样做的理由，研究了所得GD的性质，并讨论了其应用。此外，我们提出了一种新颖的两阶段算法，称为Greedy-&-Refine，该算法贪心地计算一个欧拉子图，然后对该贪心解进行精炼以寻找最大欧拉子图。我们给出了贪心解与最优解之间的界限。我们的贪心方法质量很高。我们在14个真实世界数据集上进行了全面的实验研究。结果表明，我们的算法比基线算法至少快两个数量级。
引用
@article{arxiv.1502.04220,
title = {Exploring Hierarchies in Online Social Networks},
author = {Can Lu and Jeffrey Xu Yu and Rong-Hua Li and Hao Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.04220},
year = {2015}
}