Abstrakt. Flera nätverksmodeller har föreslagits för att förklara den länkstruktur som observerats i sociala nät online. I detta dokument behandlas problemet med att välja den modell som bäst passar ett givet nätverk i verkligheten. Vi implementerar en modellurvalsmetod baserad på oövervakat lärande. Ett alternerande beslutsträd tränas med hjälp av syntetiska grafer som genereras enligt var och en av de modeller som övervägs. Vi använder ett brett utbud av funktioner, med målet att representera olika strukturella aspekter av nätverket. Funktioner inkluderar frekvensräkningar av små subgrafer (grafiker) samt funktioner som fångar graden distribution och små världsegendom. Vår metod klassificerar korrekt syntetiska grafer, och är robust under perturbationer av graferna. Vi visar att enbart grafleträkningar är tillräckliga för att separera träningsdata, vilket tyder på att grafleträkningar är ett bra sätt att fånga nätverksstruktur. Vi testade vår strategi på fyra Facebook grafer från olika amerikanska universitet. De modeller som bäst passar dessa data är de som bygger på principen om förmånsfästen.
När det gäller komplexa nätverk försöker Janssen REF klassificera de flera nätverksmodellerna genom att använda ett brett spektrum av funktioner, inklusive frekvensräkningar av små subgrafer samt funktioner som fångar examensdistributionen och den lilla världens egendom, för att göra en bättre bedömning av det verkliga nätverket.
Model Selection for Social Networks Using Graphlets
{'venue': 'Internet Mathematics', 'journal': 'Internet Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}