Abstract-State-of-the-art tekniker för sannolikhetsprovtagning av användare av online sociala nätverk (OSNs) bygger på slumpmässiga promenader på en enda social relation (vanligtvis vänskap). Även kraftfull, dessa metoder är beroende av att den sociala grafen är fullt ansluten. Dessutom beror provtagningsprocessens blandningstid i hög grad på egenskaperna hos denna graf. I detta dokument konstaterar vi att det ofta finns andra relationer mellan OSN-användare, såsom medlemskap i samma grupp eller deltagande i samma händelse. Vi föreslår att utnyttja graferna som dessa relationer framkallar, genom att utföra en slumpmässig promenad på deras fackliga multigraf. Vi utformar ett beräkningseffektivt sätt att utföra multigraph provtagning genom att slumpmässigt välja grafen på vilken att gå vid varje iteration. Vi visar fördelarna med vår strategi genom (i) simulering i syntetiska grafer, och (ii) mätningar av Last.fm-en webbplats för musik med sociala nätverksfunktioner. Mer specifikt visar vi att multigraph provtagning kan få ett representativt urval och snabbare konvergens, även när de enskilda graferna misslyckas, dvs., kopplas bort eller är mycket kluster.
Gjoka m.fl. REF studerar parallella relationer mellan OSN-användare genom att utföra multigraphmätningar av Last.fm.
Multigraph Sampling of Online Social Networks
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}