論文の概要: Modeling Random Networks with Heterogeneous Reciprocity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10113v1
- Date: Sat, 19 Aug 2023 21:21:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 17:50:13.466075
- Title: Modeling Random Networks with Heterogeneous Reciprocity
- Title（参考訳）: 不均一相反性を持つランダムネットワークのモデル化
- Authors: Daniel Cirkovic, Tiandong Wang
- Abstract要約: 成長するソーシャルネットワークにおける多様な相互行動のモデル化手法を開発する。
本稿では,人気ユーザに対するアトラクションを模倣した異種相互性を持つ優先アタッチメントモデルを提案する。
提案手法を,不均一な相互行動パターンを持つFacebookのウォールポストネットワークの解析に適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.630755176298056
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reciprocity, or the tendency of individuals to mirror behavior, is a key
measure that describes information exchange in a social network. Users in
social networks tend to engage in different levels of reciprocal behavior.
Differences in such behavior may indicate the existence of communities that
reciprocate links at varying rates. In this paper, we develop methodology to
model the diverse reciprocal behavior in growing social networks. In
particular, we present a preferential attachment model with heterogeneous
reciprocity that imitates the attraction users have for popular users, plus the
heterogeneous nature by which they reciprocate links. We compare Bayesian and
frequentist model fitting techniques for large networks, as well as
computationally efficient variational alternatives. Cases where the number of
communities are known and unknown are both considered. We apply the presented
methods to the analysis of a Facebook wallpost network where users have
non-uniform reciprocal behavior patterns. The fitted model captures the
heavy-tailed nature of the empirical degree distributions in the Facebook data
and identifies multiple groups of users that differ in their tendency to reply
to and receive responses to wallposts.
- Abstract（参考訳）: 相互性(reciprocity)は、個人の行動のミラー化傾向であり、ソーシャルネットワークにおける情報交換を記述する重要な指標である。
ソーシャルネットワークのユーザーは、異なるレベルの相互行為を行う傾向がある。
このような行動の違いは、異なるレートで相互にリンクするコミュニティの存在を示す可能性がある。
本稿では,成長するソーシャルネットワークにおける多様な相互行動のモデル化手法を開発する。
特に,利用者が人気ユーザに対して持つアトラクションを模倣する不均一な相互性を持つ優先アタッチメントモデルと,それらが相互にリンクする異種性を示す。
大規模ネットワークに対するベイジアンおよび頻繁なモデルフィッティング技術と,計算効率の良い変分法を比較した。
コミュニティの数が知られ、不明な場合も考慮されている。
提案手法をfacebookのウォールポストネットワークの分析に適用し,非一様の相互行動パターンを提示する。
装着されたモデルは、Facebookデータにおける経験的次数分布の重み付けの性質を捉え、ウォールポストへの応答と受信の傾向が異なる複数のユーザのグループを特定する。
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