WikiDer > Предпочтительная привязка, ориентированная на ссылки - Википедия

Link-centric preferential attachment - Wikipedia

В математическом моделировании социальных сетей, предпочтительное прикрепление, ориентированное на ссылки[1][2]склонность узла восстанавливать связи с узлами, с которыми он ранее контактировал в изменяющиеся во времени сети.[3] Этот преференциальная привязанность модель полагается на узлы, сохраняющие память о предыдущих соседях до текущего времени.[1][4]

Фон

В реальных социальных сетях люди проявляют тенденцию восстанавливать связь с прошлыми контактами (например, с семьей, друзьями, коллегами и т. Д.), А не с незнакомцами. В 1970 г. Марк Грановеттер изучили это поведение в социальных сетях группы работников и определили силу связи, характеристику социальных связей, описывающую частоту контактов между двумя людьми. Отсюда идея сильных и слабых связей,[5] где сильные связи человека - это те, с которыми он часто контактировал. Ориентированная на ссылки предпочтительная привязка призвана объяснить механизм, лежащий в основе сильных и слабых связей, как процесс стохастического подкрепления старых связей в агентном моделировании, когда узлы имеют долговременную память.

Примеры

В простой модели этого механизма склонность узла к установлению новой ссылки может быть охарактеризована исключительно как , количество контактов, которые у него были в прошлом. Вероятность того, что узел с n социальными связями установит новую социальную связь, тогда может быть просто задана как[4]

куда c - константа смещения. Тогда вероятность того, что узел снова подключится к старым связям, равна

На рисунке 1. показан пример этого процесса: на первом этапе узлы A и C подключаются к узлу B, что дает B всего две социальные связи. С c = 1, на следующем шаге B имеет вероятность п(2) = 1 / (2 + 1) = 1/3, чтобы создать новую связь с D, тогда как вероятность повторного соединения с A или C в два раза выше, чем при 2/3.

Более сложные модели могут учитывать другие переменные, такие как частота контактов, продолжительность контакта и продолжительность взаимодействия, а также эффекты краткосрочной памяти.[1]

Влияние на распространение инфекций / слабость сильных связей

Понимание эволюции структуры сети и того, как она может влиять на динамические процессы, стало важной частью моделирования распространения инфекций.[6][7] В моделях социальной и биологической заразы, распространяющейся по изменяющимся во времени сетям, предпочтительная привязка, ориентированная на ссылки, может изменить распространение заразы среди всего населения. По сравнению с классическим процессом распространения слухов, когда узлы не имеют памяти, предпочтительное подключение, ориентированное на ссылки, может привести не только к более медленному распространению заражения, но и к сокращению его распространения. В этих моделях шансы зараженного узла на подключение к новым контактам уменьшаются по мере увеличения их круга общения. растет, что ограничивает рост n. Результат - сильные связи с ранними контактами узла и, как следствие, ослабление распространения инфекции.[1][4]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c d Вестергаард, Кристиан Л .; Женуа, Матье; Баррат, Ален (9 октября 2014 г.). «Как память порождает гетерогенную динамику во временных сетях». Физический обзор E. 90 (4): 042805. arXiv:1409.1805. Bibcode:2014PhRvE..90d2805V. Дои:10.1103 / PhysRevE.90.042805. PMID 25375547.
  2. ^ Барабаши, Альберт-Ласло; Альберт, Река (15 октября 1999 г.). «Появление масштабирования в случайных сетях». Наука. 286 (5439): 509–512. arXiv:cond-mat / 9910332. Bibcode:1999Научный ... 286..509Б. Дои:10.1126 / science.286.5439.509. PMID 10521342.
  3. ^ Перра, Никола; Гонсалвес, Бруно; Пастор-Саторрас, Ромуальдо; Веспиньяни, Алессандро (25 июня 2012 г.). «Активное моделирование сетей с изменяющимся временем». Научные отчеты. 2: 469. arXiv:1203.5351. Bibcode:2012НатСР ... 2Е.469П. Дои:10.1038 / srep00469. ЧВК 3384079. PMID 22741058.
  4. ^ а б c Карсай, Мартон (10 февраля 2014 г.). «Изменяющиеся во времени сети и слабость сильных связей». Научные отчеты. 4: 4001. arXiv:1303.5966. Bibcode:2014НатСР ... 4Э4001К. Дои:10.1038 / srep04001. ЧВК 3918922. PMID 24510159. Получено 11 ноября 2014.
  5. ^ Грановеттер, Марк (1973). «Сила слабых связей». Американский журнал социологии. 78 (6): 1360–1380. Дои:10.1086/225469.
  6. ^ Ньюман, М. Э. Дж. (26 июля 2002 г.). «Распространение эпидемии по сетям». Физический обзор E. 66 (16128): 016128. arXiv:cond-mat / 0205009. Bibcode:2002PhRvE..66a6128N. Дои:10.1103 / PhysRevE.66.016128.
  7. ^ Камп, Кристель; Мослонька-Лефевр, Матье; Алисон, Самуэль (13 декабря 2013 г.). «Распространение эпидемии в взвешенных сетях». PLOS вычислительная биология. 9 (1371): e1003352. Bibcode:2013PLSCB ... 9E3352K. Дои:10.1371 / journal.pcbi.1003352.