具有互惠边和高聚类系数的有向社交网络图快速生成
社会与信息网络
2022-09-07 v2
摘要
在线社交网络已成为日常交流或分享信息和新闻的有用工具。最流行的网络之一是Twitter，用户通过有向关注关系彼此连接。研究者已研究Twitter关注图并用各种拓扑特征对其加以描述。收集Twitter数据，尤其是爬取用户的关注者，是一个繁琐且耗时的过程，并且由于包含个人用户信息这一敏感性质，数据需要谨慎处理。因此我们旨在快速生成具有互惠边和高聚类系数的合成有向社交网络图。我们提出的方法基于先前开发的模型，但依赖更少的超参数且运行时间显著更短。结果表明，该方法不仅在若干拓扑特征和传染病传播过程应用方面很好地复现了爬取的有向Twitter图，而且具有高度可扩展性，从而允许快速创建具有与现实世界网络相似属性的更大图。
引用
@article{arxiv.2206.00502,
title = {Fast generation of simple directed social network graphs with reciprocal edges and high clustering},
author = {Christoph Schweimer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.00502},
year = {2022}
}
备注
6 pages, 1 figure