社交互动网络中的用户相关性与社区结构
社会与信息网络
2013-09-17 v1 物理与社会
摘要
随着社交媒体及其相应的社交和普适应用融入日常生活，用户生成内容的数量迅速增长，产生了显式和隐式的网络结构。我们将社交活动和现象视为用户相关性的代理指标。此类活动体现在所谓的社交互动网络或证据网络中，具有不同程度的显式性。我们关注包含用户关系的证据网络，这些关系由个体节点之间的连接表示。显式互动网络由特定的用户行为创建，例如构建好友网络。另一方面，更隐式的网络捕捉用户在 Web 门户、博客、资源共享系统及许多其他社交服务中留下的用户痕迹或行为证据。这些隐式网络可应用于广泛的分析方法，而无需使用昂贵的金标准信息。在本文中，我们分析了一组社交媒体网络的不同属性。我们表明网络之间存在依赖性和相关性。基于对结构相关性的评估和排名可互换性，这些依赖性允许针对网络对得出相互印证的结论。此外，我们展示了如何利用这些网络间相关性来评估结构分析技术（例如社区挖掘方法）的结果。
引用
@article{arxiv.1309.3888,
title = {User-Relatedness and Community Structure in Social Interaction Networks},
author = {Folke Mitzlaff and Martin Atzmueller and Dominik Benz and Andreas Hotho and Gerd Stumme},
journal= {arXiv preprint arXiv:1309.3888},
year = {2013}
}