Evolution in SN – Co-evolution of Social and Affiliation Networks笔记

Paper:Co-evolution of Social and Affiliation Networks

这是篇kdd 2009的论文。本来没打算看这篇的,因为google cites不是太高。不过昨天百分点的微博贴了一篇博文是关于它的。所以今天特意花时间草读了一遍。读完后我个人感觉,文章比较水,干货不是太多。

言归正传。

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文章采用了三份数据:LiveJournal,Flickr 和 YouTube。用户在这三个网站上都可以添加好友,也可以加入某些groups。 (这三个网站的社交成分其实都不算多,姑且算是基于兴趣的社交网站,所以这些网站上的好友和group其实绝大部分都是基于兴趣聚合的。)

基于这三份数据,作者有了一些发现:

1. group size distribution符合power-law分布

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如果了解degree distribution是符合power-law的话,这点很好理解,而且,之前的有篇paper已经发现过这个规律了。

2. lower degree的节点比high degree的节点加入的group更少;然后,当到达某个临界点时,very high degree的节点加入的group会比high degree节点加入的group还少。也就是说,node degree 和 加入的group数量 之间的关系是先正向,再反向

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从上图中,我是没有看出作者所说的这个规律。三个网站的曲线各不相同,唯一可能说得通的是当node degree小的时候,加入的group少。但这个很明显吧,degree度数小意味着用户可能不是太活跃,必然统计上平均加入的group数量就少。

3. 当确定node degree时,这些node所加入的group size的分布满足指数分布。例如,找出度数=50的那些node,看看它们加入的这些group的size符合什么分布。

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根据上面的三个图,作者就能下结论,说这曲线满足指数分布?!好吧,我无话可说。再仔细琢磨一下,就算这个规律真的成立,它又能说明什么事情呢?

4. 作者发现,在group中,存在着大量的成员,他们没有任何的friends是在该group中。因此得出结论,“ showing that users often join groups for reasons other than their friends ”。另外,如下图的曲线所示,group size越大,那么成员在该group中有好友的概率就越大。

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每个图中上方的黑线表示group中,无好友的用户的比例。

有很多文章提到且验证过传统的diffusion理论的观点,一个用户加入某个group/community的概率是和他在group中的好友数息息相关的。而这篇文章提到,有大量的用户,即便在group中没有任何好友,也会加入。我觉着这两个观点并不矛盾。前者是指用户的加入与好友数是正相关的,后者并没有否定前者,而是说,出了好友数这个因素之外,还有其它的因素导致用户加入group。

放到具体环境中这很好理解。这三个网站的group都是基于兴趣的,在基于兴趣的社交中,好友关系本身就不是特别重要的因素。甚至很多人是加入group之后慢慢熟悉成为朋友的。并且,像LiveJournal这种网站,no-friend-ratio高是非常正常的,它家的大量用户,不要说没有group中的好友,可能根本就没有好友。我还是这个观点,拿LiveJournal这种数据来研究social network本身就值得商榷。

至于group越大,有好友的概率越高。这完全是废话。从随机的角度讲,如果一个group越大,我有好友在里面的概率也越高啊,这不说明任何问题。

— END. —

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