clustering coefficient
در نشریات گروه برق-
پایداری یک شبکه اجتماعی در برابر رویدادهای غیرمنتظره هنوز برای شبکه های واقعی چالش برانگیز است. این مقاله به چالش ارزیابی پایداری شبکه های اجتماعی در برابر رویدادهای غیرمنتظره، به ویژه در شبکه های امضا شده واقعی می پردازد. ما آسیب پذیری خوشه بندی و تعادل شبکه های اجتماعی علامتدار (SSN) را در شرایطی که گره های مهم از کار می افتند، تحلیل می کنیم. هدف اصلی شناسایی گره های حیاتی است که حذف آن ها باعث تضعیف خوشه بندی شبکه می شود. این ارزیابی با استفاده از ضریب خوشه بندی محلی متوسط و بر اساس درجه تعادل شبکه ها انجام می شود. برای شناسایی گره های حیاتی، استراتژی های حریصانه مبتنی بر پارامتر پیشنهاد می کنیم که گره ها را بر اساس معیارهای خاص حذف می کنند. ما یک تحلیل جامع از SSNهای واقعی و مصنوعی که توسط مدل های شناخته شده مختلف و همچنین مجموعه های داده آنلاین تولید شده اند، انجام می دهیم. آزمایش های ما نشان می دهد که حذف درصد کمی از گره ها با بالاترین ارزش FMF به طور قابل توجهی ضریب خوشه بندی شبکه را کاهش می دهد. علاوه بر این معیارهای مرکزیت و PageRank نیز به میزان کمتری نقش دارند و به ترتیب در رتبه های دوم و سوم از نظر تاثیر حیاتی قرار می گیرند.
کلید واژگان: شبکه های اجتماعی علامتدار، ضریب خوشه بندی، آسیب پذیری، معیارهای شبکه، تئوری تعادلThe robustness of a social network in response to unexpected events is still challenging for real-world networks. This paper addresses the challenge of evaluating social network robustness against unexpected events, particularly in real-world signed networks. We analyze the clustering vulnerability and balance of Signed Social Networks (SSNs) under the failure of important nodes. The main objective is to identify the critical nodes whose removal disrupts the network by weakening its clustering. It is evaluated by the Average Local Clustering Coefficient guided by the balance degree of the networks. To identify critical nodes, we propose parameter-based greedy strategies that remove nodes based on specific criteria. We conduct a comprehensive analysis of the real and synthetic SSNs generated by different well-known models and also online datasets. Our experiments demonstrate that removing a small percentage of nodes with the highest "Fans Minus Freaks (FMF)" value significantly reduces the network's clustering coefficient. Interestingly, centrality and PageRank metrics also play a role, but to a lesser extent, ranking second and third in terms of critical impact, respectively.
Keywords: Signed Social Networks, Clustering Coefficient, Vulnerability, Network Measures, Balance Theory -
با توجه به رشد سریع شبکه های اجتماعی در چند سال اخیر، مساله نمونه گیری از گراف های بسیار بزرگ شبکه های اجتماعی با هدف تجزیه و تحلیل سریع شبکه بر اساس نمونه های کوچک، اهمیت خاصی پیدا کرده است. مطالعات زیادی در این راستا انجام شده است، ولی آنها تا حد زیادی با مشکل انتخاب تصادفی، عدم حفظ ویژگی های شبکه های پیچیده در گراف حاصل و یا صرف هزینه زمانی بالا برای استخراج گراف نمونه مواجه هستند. در این مقاله یک روش نمونه گیری جدید را برای نخستین بار با ارایه یک رابطه جدید مبتنی بر ویژگی های ساختاری برای مشخص کردن اهمیت گره ها و استفاده از الگوریتم کلونی زنبور عسل پیشنهاد می کنیم. این روش نمونه گیری با ارایه یک رویکرد آگاهانه غیرتصادفی در نمونه گیری سعی دارد تا نمونه حاصله از لحاظ ویژگی هایی مانند توپولوژی شبکه، توزیع درجه، تراکم داخلی، درجه ورودی و خروجی و غیره شباهت زیادی با شبکه اصلی داشته باشد. نتایج حاصل، برتری روش پیشنهادی را از لحاظ حفظ ویژگی های توزیع درجه، ضریب خوشه بندی و غیره در نمونه گراف به دست آمده نشان می دهد.
کلید واژگان: نمونه گیری، شبکه های اجتماعی، ضریب خوشه بندی، کلونی زنبور عسلIn recent years, the sampling problem in massive graphs of social networks has attracted much attention for fast analyzing a small and good sample instead of a huge network. Many algorithms have been proposed for sampling of social network’ graph. The purpose of these algorithms is to create a sample that is approximately similar to the original network’s graph in terms of properties such as degree distribution, clustering coefficient, internal density and community structures, etc. There are various sampling methods such as random walk-based methods, methods based on the shortest path, graph partitioning-based algorithms, and etc. Each group of methods has its own pros and cones. The main drawback of these methods is the lack of attention to the high time complexity in making the sample graph and the quality of the obtained sample graph. In this paper, we propose a new sampling method by proposing a new equation based on the structural properties of social networks and combining it with bee colony algorithm. This sampling method uses an informed and non-random approach so that the generated samples are similar to the original network in terms of features such as network topological properties, degree distribution, internal density, and preserving the clustering coefficient and community structures. Due to the random nature of initial population generation in meta-heuristic sampling methods such as genetic algorithms and other evolutionary algorithms, in our proposed method, the idea of consciously selecting nodes in producing the initial solutions is presented. In this method, based on the finding hub and semi-hub nodes as well as other important nodes such as core nodes, it is tried to maintain the presence of these important nodes in producing the initial solutions and the obtained samples as much as possible. This leads to obtain a high-quality final sample which is close to the quality of the main network. In this method, the obtained sample graph is well compatible with the main network and can preserve the main characteristics of the original network such as topology, the number of communities, and the large component of the original graph as much as possible in sample network. Non-random and conscious selection of nodes and their involvement in the initial steps of sample extraction have two important advantages in the proposed method. The first advantage is the stability of the new method in extracting high quality samples in each time. In other words, despite the random behavior of the bee algorithm, the obtained samples in the final phase mostly have close quality to each other. Another advantage of the proposed method is the satisfactory running time of the proposed algorithm in finding a new sample. In fact, perhaps the first question for asking is about time complexity and relatively slow convergence of the bee colony algorithm. In response, due to the conscious selection of important nodes and using them in the initial solutions, it generates high quality solutions for the bee colony algorithm in terms of fitness function calculation. The experimental results on real world networks show that the proposed method is the best to preserve the degree distribution parameters, clustering coefficient, and community structure in comparison to other method.
Keywords: Sampling, Social networks, Clustering coefficient, Artificial Bee Colony -
توانمندی در واکنش به رویدادهای غیرمنتظره همواره برای شبکه های دنیای واقعی مطلوب است. به منظور بهبود توانمندی هر نوع سیستم شبکه، تجزیه و تحلیل آسیب پذیری برای اختلالات خارجی از قبیل نقص تصادفی یا حملات دفاعی که به عناصر شبکه وارد می شوند حایز اهمیت است. در این مقاله، یک مسئله نوظهور در ارزیابی توانمندی شبکه های پیچیده را بررسی می کنیم: آسیب پذیری خوشه بندی شبکه های مبتنی بر عملکرد در برابر فقدان عناصر شبکه. هدف اصلی شناسایی ریوسی است که فقدان آن ها به واسطه تضعیف خوشه بندی، به طور قابل توجهی به شبکه آسیب می رساند که از طریق میانگین ضریب خوشه بندی مورد ارزیابی قرار می گیرد. این مسئله به این دلیل حایز اهمیت است که هر تغییر قابل ملاحظه ای ناشی از نقص عناصر که منجر به تغییر خوشه بندی می شود می تواند عملکرد شبکه، مانند توانایی انتشار اطلاعات در یک شبکه اجتماعی را کاهش دهد. ما این تحلیل آسیب پذیری را به عنوان یک مسئله بهینه سازی تنظیم می کنیم و کامل بودن و عدم یکنواختی آن را نشان می دهیم. درنهایت، آزمایش های جامعی را در شبکه های اجتماعی ساختگی و واقعی که توسط مدل های شناخته شده تولیدشده اند، انجام می دهیم. نتایج تجربی در مقایسه با استراتژی های مختلف در شبکه های ترکیبی و واقعی نشان می دهد که میانگین ضریب خوشه بندی در تحلیل نقص گره های شبکه بسیار کارآمد است . همچنین نتایج به دست آمده تایید می کند که تکنیک حذف گره های پراهمیت به ویژه از نظر مقدار مرکزیت نزدیکی، در تجزیه و تحلیل آسیب پذیری خوشه بندی بسیار موثر است.کلید واژگان: شبکه های اجتماعی، ضریب خوشه بندی، آسیب پذیری، معیارهای مرکزیتRobustness in response to unexpected events is always ideal for real-world networks. In order to improve the robustness of any network system, it is important to analyze the vulnerability to external interference such as accidental fault or attacks that are introduced into the network elements. In this paper, a novel study investigates the robustness of complex network using the clustering coefficient of networks against loss of elements. In particular, we can identify vertexes that can damage the network due to the weakening of its clustering, which is evaluated by means of the average of clustering coefficient. This is important because any tangible change that leads to a clustering is caused by defects that can reduce network functionality, such as the ability to spread information on a social network. We present this risk analysis as an optimization method and demonstrate the completeness and uncertainty of our approach to identify main vertices for clustering. Finally, we perform comprehensive experiments in the combined social networks that are generated by different models. The experimental results show that the average clustering coefficient is very efficient in analyzing the fault of network node failure. Also, the results confirm that the technique of removing the important nodes, especially in terms of the closeness centrality, is very effective in the analysis of clustering vulnerability.Keywords: Social network, Clustering Coefficient, Vulnerability, Centrality Measure
-
Social norms play an important role in regulating the behavior of societies. They are behavioral standards that are considered acceptable in a group or society and violating them will result in sanction to violator. Both governments and various cultural communities use this social component to solve various problems in society. The use of norms leads to a large reduction in community spending to control harmful behaviors. Social norms have two important aspects of promulgating and sanctioning. They are promulgated by activists in the community and, after creation, are endorsed with a sanction. Norms can be used to promote a variety of different behaviors. Online social networks have established a new and influential platform for promulgating social norms. We first redefined the Rescorla-Wagner conditional learning model in the context of social norms with the help of a norm’s intrinsic properties, and extract the main coefficients in the Rescorla-Wagner model related to it. Based on this model, we extract a network structure related parameter (i.e. clustering coefficient) for any individual in the social network to promulgate the norm with the conditional learning method. In this paper, by using the intrinsic properties of norms, we use and tune the Rescorla-Wagner conditioning model in order to obtain a new model for social norm promulgation. Based on this, we define criteria for the amount of effort required to promulgate norms in social networks. We show that there is negative correlation between the amount of effort required by each node to promulgate a norm and the clustering coefficient of that node. This result can be used to devise effective algorithms for social norms evolution.
Keywords: social network, social norm, classical conditioning, clustering coefficient, Rescorla-Wagner
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.