在线社交网络模型
社会与信息网络
2013-08-16 v1 物理与社会
摘要
我们基于社交互动中的传递性和局部知识，提出了一种在线社交网络 (OSN) 的确定性模型。在迭代局部传递性 (ILT) 模型中，在每个时间步，对于每个现有节点 ，都会出现一个新节点并连接到 的闭邻域。ILT 模型被证明满足在 OSN 和其他现实世界复杂网络中观察到的多种局部和全局性质，例如稠密化幂律、平均距离递减以及比具有相同平均度的随机图更高的聚类系数。对社交网络的实验研究表明，由于存在社区间边数较少的社区，其扩张性质较差。我们证明了由 ILT 模型产生的图的邻接矩阵和归一化拉普拉斯矩阵的谱隙界，表明了这种不良的扩张性质。研究表明，捕获数和支配数保持与初始时间步的图 相同，且 的自同构群是所有后续时间步生成图的自同构群的子群。我们还提出了 ILT 模型的随机版本，该版本表现出可调节的稠密化幂律指数，并保持了确定性模型的若干性质。
引用
@article{arxiv.1308.3388,
title = {Models of on-line social networks},
author = {Anthony Bonato and Noor Hadi and Paul Horn and Pawel Pralat and Changping Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1308.3388},
year = {2013}
}