摘要:Abstract—Complex social network analysis methods have been applied extensively in various domains including online social media, biological complex networks, etc. Complex social networks are facing the challenge of information overload. The demands for efficient complex network analysis methods have been rising in recent years, particularly the extensive use of online social applications, such as Flickr, Facebook and LinkedIn. This paper aims to simplify the network complexity through partitioning a large complex network into a set of less complex networks. Existing social network analysis methods are mainly based on complex network theory and data mining techniques. These methods are facing the challenges while dealing with extreme large social network data sets. Particularly, the difficulties of maintaining the statistical characteristics of partitioned sub-networks have been increasing dramatically. The proposed Normal Distribution (ND) based method can balance the distribution of the partitioned sub-networks according to the original complex network. Therefore, each subnetwork can have its degree distribution similar to that of the original network. This can be very beneficial for analyzing sub-divided networks and potentially reducing the complexity in dynamic online social environment.

理解:本文主要讨论了在大规模的复杂网络下遇到的分析难题,网络过于复杂,所以一个比较好的方法是将原来的网络进行分解成更小规模的网络就可以加快分析的速度。

  这里面的一个主要的问题就是,分解之后的sub-network是不是和原来的网络具有一样的性质。

介绍了其他几种已经有的划分网络的方法,然后提出了自己的方法,好像是在前人基础上的一个整合。分为两个部分,partition , merge。

  最后在一个数据集上面做了实验给出了结果,感觉数据集有点小,不知道做研究时候需要很大的数据集做实验。

大概花了三个小时读这个论文,内容比较简洁,查了一些名词术语、一些资料,感觉还是有点收获的。

收获:

  1.大概了解了幂律分布的概念,power-law distribution ,链接 : http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f6467e0100qh9l.html

  2.查了一些名词的意思

  3.对网络的一些术语有了一点了解,比如scale-free无标度网络,

  在网络理论中,无尺度网络(或称无标度网络)是带有一类特性的复杂网络,其典型特征是在网络中的大部分节点只和很少节点连接,而有极少的节点与非常多的节点连接。这种关键的节点(称为“枢纽”或“集散节点”)的存在使得无尺度网络对意外故障有强大的承受能力,但面对协同性攻击时则显得脆弱。现实中的许多网络都带有无尺度的特性,例如因特网、金融系统网络、社会人际网络等等。----维基百科  ,链接 :  https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%97%A0%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E7%BD%91%E7%BB%9C

  4.度分布:degree distribution 度分布是指节点的度的分布情况。在网络中,每个节点都与另外某些节点相连,这种连接的数目叫做这个节点的度。在网络中随机抽取一个节点,它的度是多少呢?这个概率分布就称为节点的度分布[2]:11

Complex social network Partition for Balanced Subnetworks---Hao Lan Zhang,Jiming Liu,Chunyu Feng,Chaoyi Pang,Tongliang Li,Jing He阅读的更多相关文章

  1. Call for Papers IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Network Analysis and Mining (ASONAM)

    IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Network Analysis and Mining (ASONAM) 2014 In ...

  2. [CareerCup] 10.2 Data Structures for Large Social Network 大型社交网站的数据结构

    10.2 How would you design the data structures for a very large social network like Facebook or Linke ...

  3. Social Network Analysis的Centrality总结,以及networkx实现EigenCentrality,PageRank和KatzCentrality的对比

    本文主要总结近期学习的Social Network Analysis(SNA)中的各种Centrality度量,我暂且翻译为中心度.本文主要是实战,理论方面几乎没有,因为对于庞大的SNA,我可能连门都 ...

  4. IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Network Analysis and Mining (ASONAM) 2014 Industry Track Call for Papers

    IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Network Analysis and Mining (ASONAM) 2014 In ...

  5. 社会网络分析——Social Network Analysis

    什么是社会网络分析,英文social network analysis.现在这个分析越来越时髦,也越来越显现其在社会科学的研究价值.我在2000年的时候受祝建华老师的邀请到香港城市大学作研究,接触到 ...

  6. Social Network 社交网络分析

    Social Network 社交网络分析 一:什么是SNA-社交网络分析 社交网络分析的威力何在?我想几个案例来说明. 案例1:对一个毫无了解的组织(这个组织可以是一个公司,亦或是一个组织),如果能 ...

  7. Coursera Algorithms week1 查并集 练习测验:1 Social network connectivity

    题目原文描述: Given a social network containing. n members and a log file containing m timestamps at which ...

  8. complex brain network

    Organization, development and function of complex brain networks The Brain as a Complex System: Usin ...

  9. Codeforces Round #590 (Div. 3) B2. Social Network (hard version)

    链接: https://codeforces.com/contest/1234/problem/B2 题意: The only difference between easy and hard ver ...

随机推荐

  1. iPhone SDK中多线程的使用方法以及注意事项

    多线程iphonethreadapplication编程嵌入式 然现在大部分PC应用程序都支持多线程/多任务的开发方式,但是在iPhone上,Apple并不推荐使用多线程的编程方式.但是多线程编程毕竟 ...

  2. 关于错误处理程序中【return】的用法

    先让俺这位新人帮各位有幸游览到我博客文章的叔叔阿姨哥哥姐姐们解释一下什么是错误处理?即:当程序发生错误时,保证程序不会异常中断的机制. 那么为什么程序中会有错误处理呢?像我们通常无论是玩手机或者玩游戏 ...

  3. 服务器http请求https服务时报错解决方案

    问题一. 问题二. java.security.KeyException 解决: Java.security.KeyException的解决 程序调用环信的接口时,出现此异常. 环境:centos , ...

  4. HTML随意记录

    HTML特殊符号对照表: http://www.cnblogs.com/knowledgesea/archive/2013/07/24/3210703.html

  5. golang 面向对象

    深入理解GO语言的面向对象_Golang_脚本之家 https://www.jb51.net/article/94030.htm 深入理解GO语言的面向对象 更新时间:2016年10月04日 10:4 ...

  6. CalendarUtil 日期操作工具类

    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. [java] view plain copy import java.util.Calendar; import java.text.DateFo ...

  7. 解决Initializing Java Tooling 和 Initializing Java Tooling卡死问题

    遇到了如题的问题,使用如下方法解决了 工作中eclipse崩溃,再次启动后,状态栏一直显示  Initializing Javascript Tooling . 解决方案: 删除\workspace\ ...

  8. 洛谷P5274 优化题(ccj)

    洛谷P5274 优化题(ccj) 题目背景 CCJCCJ 在前往参加 Universe \ OIUniverse OI 的途中... 题目描述 有一个神犇 CCJCCJ,他在前往参加 Universe ...

  9. MD5,SHA256,时间戳获取

    import hashlib # MD5加密 def jiamimd5(src): m = hashlib.md5() m.update(src.encode('UTF-8')) return m.h ...

  10. 通过profile优化SQL语句

    开启profile优化SQL语句:set profiling=1;执行SQL语句show profiles;show profile for query 2;//根据query_id 查看某个查询的详 ...