22、利用BDS进行社交互联场景爬取的经验

利用BDS进行社交互联场景爬取的经验

在社交网络研究中，BDS（Bridge - Driven Search）是一种专门为社交互联系统（SIS）设计的爬取策略。它在穿越不同社交网络方面展现出了强大的能力，克服了传统爬取策略的诸多弊端，并且在社交网络内部的爬取中也表现良好。下面我们将详细介绍利用BDS进行的一系列实验及相关发现。

实验设置

为了研究桥梁（bridges）和SIS的主要特征，我们使用BDS收集了十个样本，并对每个样本进行了各项调查，然后将所有样本的结果进行平均。

桥梁和非桥梁节点度的分布

• CDF分析 ：通过计算桥梁和非桥梁节点度的累积分布函数（CDF），我们发现对于任意给定的度(d)，桥梁节点拥有超过(d)个联系人的概率高于非桥梁节点。这表明平均而言，桥梁节点的联系人数量多于非桥梁节点。
• 幂律分布验证 ：观察CDF趋势，我们推测桥梁和非桥梁节点的度遵循幂律分布。为了验证这一猜想，我们绘制了概率分布函数（PDF），并使用最大似然法计算了最佳幂律拟合。结果显示，幂律系数估计和低的Kolmogorov - Smirnov拟合优度指标证实了我们的猜想。
  | 类型 | ˛ | D |
  | ---- | ---- | ---- |
  | 非桥梁节点 | 2.18 | 0.09 |
  | 桥梁节点 | 2.31 | 0.15 |
• 平均度和标准差分析 ：我们计算了SIS中每个社交网络的桥梁和非桥梁节点的平均度和标准差。结果表明，桥梁和非桥梁节点的标准差