โซเชียลเน็ตเวิร์กคืออะไร?

โซเชียลเน็ตเวิร์กคือชุดข้อมูลที่หลากหลายและหลากหลายซึ่งอธิบายโดยกราฟ โดยทั่วไป กราฟจะมีขนาดใหญ่มาก โดยมีโหนดที่สัมพันธ์กับวัตถุและขอบที่สัมพันธ์กับการเชื่อมต่อที่อธิบายความสัมพันธ์หรือการเชื่อมต่อระหว่างวัตถุ ทั้งโหนดและการเชื่อมต่อมีคุณลักษณะ ออบเจ็กต์สามารถมีป้ายกำกับคลาสได้ ลิงก์สามารถเป็นแบบทิศทางเดียวและไม่จำเป็นต้องเป็นไบนารี

โซเชียลเน็ตเวิร์กคือชุดข้อมูลแบบหลายความสัมพันธ์และหลากหลายที่อธิบายโดยกราฟ โดยทั่วไป กราฟจะมีขนาดใหญ่มาก โดยมีโหนดที่สัมพันธ์กับวัตถุและขอบที่สัมพันธ์กับการเชื่อมต่อที่อธิบายความสัมพันธ์หรือการเชื่อมต่อระหว่างวัตถุ ทั้งโหนดและการเชื่อมต่อมีคุณลักษณะ ออบเจ็กต์สามารถมีป้ายกำกับคลาสได้ ลิงก์สามารถเป็นแบบทิศทางเดียวและไม่จำเป็นต้องเป็นไบนารี

ลักษณะของโซเชียลเน็ตเวิร์ก

มีลักษณะดังต่อไปนี้ของเครือข่ายสังคมซึ่งมีดังต่อไปนี้ -

• กฎแห่งการกระชับ − ถูกพิจารณาว่าเมื่อเครือข่ายพัฒนาขึ้น จำนวนองศาจะเพิ่มขึ้นเป็นเส้นตรงในหลายโหนด นี่เรียกว่าสมมติฐานดีกรีเฉลี่ยคงที่ แต่จากการทดลองอย่างกว้างขวางได้แสดงให้เห็นว่า ในทางกลับกัน เครือข่ายจะหนาแน่นขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปโดยระดับเฉลี่ยที่เพิ่มขึ้น (และด้วยเหตุนี้ จำนวนขอบที่เพิ่มขึ้นยิ่งเป็นเส้นตรงในจำนวนโหนด) การทำให้หนาแน่นเป็นไปตามกฎกำลังการอัดแน่น (หรือกำลังการเติบโต- กฎหมาย) ซึ่งกำหนด

  $$e(t)\propto n(t)^{a}$$

  โดยที่ e(t) และ n(t) กำหนดจำนวนขอบและโหนดของเวลากราฟ t ตามลำดับ และเลขชี้กำลัง a โดยทั่วไปจะอยู่ในกลุ่ม 1 และ 2 อย่างเคร่งครัด หาก a =1 ค่านี้จะสัมพันธ์กับระดับค่าเฉลี่ยคงที่เหนือ เวลา ในขณะที่ a =2 สอดคล้องกับกราฟที่มีความหนาแน่นสมบูรณ์ โดยที่แต่ละโหนดมีขอบเป็นเศษส่วนคงที่ของโหนดทั้งหมด

• เส้นผ่านศูนย์กลางหดตัว − มีการทดลองแสดงให้เห็นว่าเส้นผ่านศูนย์กลางที่มีประสิทธิภาพมีแนวโน้มลดลงเมื่อเครือข่ายเพิ่มขึ้น สิ่งนี้ขัดแย้งกับความเข้าใจก่อนหน้านี้ว่าขนาดเส้นผ่านศูนย์กลางเพิ่มขึ้นอย่างช้าๆ ตามขนาดบริการของเครือข่าย

  พิจารณาเว็บอ้างอิงโดยที่โหนดเป็นเอกสารและการอ้างอิงจากกระดาษหนึ่งไปยังอีกเอกสารหนึ่งจะแสดงโดยขอบกำกับ Outlinks ของโหนด v (กำหนดเอกสารโดย v) ถูก "หยุด" ในขณะที่รวมกราฟ ระยะห่างระหว่างโหนดคู่ที่ลดลงจึงเป็นผลมาจากเอกสารฉบับต่อๆ ไปซึ่งทำหน้าที่เป็น "สะพาน" โดยการอ้างอิงเอกสารก่อนหน้าจากหลายพื้นที่

• การแจกแจงแบบออกดีกรีแบบหนักและแบบหักองศา − ค่า out-degree หลายค่าสำหรับโหนดหนึ่งมีแนวโน้มที่จะเป็นไปตามการกระจายแบบหนักโดยสังเกตกฎกำลัง 1/n ^a โดยที่ n คืออันดับของโหนดในลำดับการลดระดับออกและโดยทั่วไป 0

  ยิ่งค่าของหางยิ่งน้อย ปรากฏการณ์นี้ถูกกำหนดไว้ในแบบจำลองการเชื่อมต่อพิเศษ โดยที่โหนดใหม่แต่ละโหนดจะเชื่อมต่อกับเครือข่ายที่มีอยู่โดยจำนวนลิงก์ขาออกที่แน่นอน ตามกฎของรวย-รับ-มั่งคั่ง indegrees ยังเป็นไปตามการกระจายแบบหนัก แม้ว่าอิทธิพลจะเบ้มากกว่าการกระจายแบบ out-degree