Tillgång till realistiska, komplexa diagramdata är avgörande för forskning om sociala nätverkssystem och tillämpningar. Simuleringar av grafdata ger kritisk utvärdering av nya system och tillämpningar som sträcker sig från community detection till spamfiltrering och social webbsökning. På grund av de höga tid- och resurskostnaderna för att samla in verkliga grafdata genom direkta mätningar anonymiserar och delar ett litet antal värdefulla dataset med samhället. Utföra experiment med hjälp av delade verkliga dataset står dock inför tre stora nackdelar: oro för att grafer kan avanonymiseras för att avslöja privat information, öka kostnaderna för att distribuera stora dataset, och att ett litet antal tillgängliga sociala grafer begränsar det statistiska förtroendet för resultaten. Användningen av mätkalibrerade grafmodeller är ett attraktivt alternativ till att dela datamängder. Forskare kan "passa" en grafmodell till en verklig social graf, extrahera en uppsättning modellparametrar, och använda dem för att generera flera syntetiska grafer statistiskt liknar den ursprungliga grafen. Även om många grafmodeller har föreslagits, är det oklart om de kan producera syntetiska grafer som exakt matchar egenskaperna hos de ursprungliga graferna. I detta papper undersöker vi genomförbarheten av mätkalibrerade syntetiska grafer med hjälp av sex populära grafmodeller och en mängd verkliga sociala grafer samlade från Facebook sociala nätverk som sträcker sig från 30 000 till 3 miljoner kanter. Vi finner att två modeller konsekvent producerar syntetiska grafer med gemensamma grafmetriska värden som liknar dem i de ursprungliga graferna. Det är dock bara en som ger höga trohetsresultat i våra riktmärken på applikationsnivå. Även om detta visar att grafmodeller kan producera realistiska syntetiska grafer, belyser det också det faktum att nuvarande grafmått förblir ofullständiga, och vissa applikationer exponerar graf egenskaper som inte avbildar till befintliga mätvärden.
Sala m.fl. utforskade möjligheten att ersätta verkliga sociala grafer av sociala nätverk online med syntetiska grafer som genereras från kalibrerade grafmodeller REF.
Measurement-calibrated graph models for social network experiments
{'venue': "WWW '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}