社交网络分析之网络分解（小世界划分）

社交网络分析：小世界划分与网络分解

最新推荐文章于 2024-10-04 10:56:33 发布

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#算法导论 #社交网络 #小世界划分 #网络分解

本文探讨了社交网络分析中的网络分解问题，通过构造数据验证算法，使用‘边介数’方法寻找网络中的关键连接。当同类链接概率远大于异类链接时，算法效果显著，错误率极低。虽然算法复杂度为N的4次方，但通过遍历边的方式降低了一些复杂性。作者还提到存在优化空间，并希望这次解释得更清晰。

略谈社交网络：

抽屉里有本书《social networks analysis》，平时也没翻，突然老板说，搞一下社交网络分析，于是就上了。一周下来写个小结。由于在网络中找关键点，已经被分析了很多（比如中心性、流中心性等，而且python有个networks的包，总之没什么难度。），我当时的定位是网络分解：把一个大的网络划分为若干个紧密连接的子网络。

数据的准备以及验证：

作为验证算法的有效性来说，我们没有去找一个已经标记过的网络，而是造了一批数据。我们设定A B C三个群体，分别20、20、50人；同类人与人之间 0.2的概率与其他人发生联系，异类人与人之间0.02的概率法身联系。这样一个用于测试的社交网络就够造好了。

分解的思想：

记得之前看一本书上说：信息是来自于网络的外部（原话已经忘了）。对于局部网络来说他有一些桥梁（边）使他与全局相连，那怎么找到这些桥梁呢？我们使用的方法非常简单，让网络中每一个人都从自己的出发点传递一条信息给其他所有人（当然，因为这些人很懒，他们每次都会走最近的路线），然后看看哪条（边）被最多（或者top K）的人使用，那它就是“桥梁”。拆掉一座桥后，再做相同事情时，会有其他边再次充当桥梁角色，一直拆下去，网络就会断开了。有没有感觉太简单了……（后来发现这和一些书上说的“边介数”是一样的）

分解的效果：

网络点数在100个左右时，在同类链接概率大于异类链接概率的 4 倍时，效果已经非常明显了。在相差10倍时，我们做了多次试验，往往只有0~3个元素被分错网络归属。