邻居-邻居相关性解释网络中的测量偏差
社会与信息网络
2016-12-28 v1 统计力学
计算机与社会
物理与社会
摘要
在众多网络物理模型中，动力学基于仅涉及节点最近邻居属性的交互。然而，节点对其邻居的局部视角可能系统性地偏倚对网络连通性或某些特征普遍性的感知。我们研究了强友谊悖论，即节点的大多数邻居比该节点自身拥有更多邻居的现象。我们建立了一个模型来预测该悖论的强度，表明邻居节点度数之间的负相关性会增强该悖论。随后我们证明，通过纳入邻居-邻居相关性（即比相邻节点度数相关性更远一步的度数相关性），我们能准确预测强友谊悖论在真实世界网络中的影响。理解该悖论如何偏倚局部观测，有助于更好地测量网络结构和理解集体现象。
引用
@article{arxiv.1612.08200,
title = {Neighbor-Neighbor Correlations Explain Measurement Bias in Networks},
author = {Xin-Zeng Wu and Allon G. Percus and Kristina Lerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.08200},
year = {2016}
}