Tail-scope：利用朋友估计大规模复杂网络中度分布的重尾
物理与社会
2015-05-19 v2 社会与信息网络
数据分析、统计与概率
摘要
自然和社会现象中的许多复杂网络通常以重尾度分布为特征。然而，由于网络数据的快速增长以及对使用这些数据的隐私问题的担忧，分析完整数据集变得更加困难。因此，仅利用一小部分采样节点的局部信息，设计有效且高效的方法来估计大规模网络中度分布的重尾至关重要。在此，我们提出了一种基于友谊悖论局部观测偏差的 tail-scope 方法。我们表明，tail-scope 方法在估计度分布的重尾方面优于均匀节点采样，而在小度数范围内则观察到相反的趋势。为了结合两种采样方法的优势，我们设计了一种混合方法，成功恢复了整个度分布范围。我们的 tail-scope 方法展示了如何利用大规模复杂网络的结构异质性，仅通过有限的局部信息有效地揭示网络结构。
引用
@article{arxiv.1411.6871,
title = {Tail-scope: Using friends to estimate heavy tails of degree distributions in large-scale complex networks},
author = {Young-Ho Eom and Hang-Hyun Jo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.6871},
year = {2015}
}
备注
9 pages, 6 figures