会话动态的视觉分析

大规模人类交流交互网络常被建模为复杂图结构，从而掩盖了个体会话中的时间模式。为便于理解此类会话动态，需要检测通信活动低或高的片段以及通信中断，以识别时间交互模式。传统的片段检测方法高度依赖于窗口大小或分箱分辨率等参数的选择。本文提出一种新方法，用于从抽象通信网络中识别双向交互序列里的相关片段。我们将通信建模为连续密度函数，从而能更稳健地分割为独立片段并估计通信量。此外，我们定义了一组定制特征来描述会话动态，并实现用户引导的通信行为分类。我们将该技术应用于某大型欧洲研究机构电子邮件数据的真实语料库。结果表明，我们的技术可让用户有效定义、识别并分析相关通信片段。