基于位置的在线社交网络中的社交和地点聚焦社区

由于广泛可用的廉价互联网接入和智能手机的普及，全球数百万人现在使用在线基于位置的社交网络服务。理解这些系统的结构特性及其对用户习惯和移动性的依赖具有许多潜在应用，包括资源推荐和链接预测。在这里，我们通过使用从流行的在线基于位置社交服务收集的关于声明社交关系和用户访问物理地点的纵向信息，构建并表征了社交和地点聚焦图。我们表明，尽管社交图和地点聚焦图是从相同数据集构建的，但它们具有相当不同的结构特性。我们发现社交和地点聚焦图具有不同的全局和介观尺度结构，特别是社交和地点聚焦社区几乎没有重叠。因此，仅基于社交图的社区检测进行的群体推断无法分离地点聚焦群体，尽管这些群体在网络中确实存在。通过研究社区内联系结构的演化，我们表明聚合位置数据的时间段对地点聚焦社区的稳定性有显著影响，并且基于地点的群体信息可能比仅从社交社区分析获得的信息对以用户为中心的应用更有用。