Vi presenterar en detaljerad studie av nätverksutveckling genom att analysera fyra stora sociala nätverk online med fullständig tidsinformation om nod och kant anlända. För första gången i så stor skala, studerar vi individuella nod ankomst och kant skapande processer som kollektivt leder till makroskopiska egenskaper i nätverk. Med hjälp av en metod baserad på principen om maximal likhet undersöker vi en mängd olika strategier för nätverksbildning och visar att kantlokalisering spelar en avgörande roll i utvecklingen av nätverk. Våra resultat kompletterar tidigare nätverksmodeller baserat på den inneboende icke-lokala förmånsbilagan. Baserat på våra observationer utvecklar vi en komplett modell av nätverksutveckling, där noder kommer fram till en förspecificerad hastighet och väljer sina livstider. Varje nod initierar sedan oberoende kanter enligt en "gap" process, välja en destination för varje kant enligt en enkel triangelslutande modell utan några parametrar. Vi visar analytiskt att kombinationen av gap distribution med nod livstid leder till en kraft lag ut-grad distribution som korrekt återspeglar det sanna nätverket i alla fyra fall. Slutligen ger vi modellparameterinställningar som möjliggör automatisk utveckling och generering av realistiska syntetiska nätverk av godtycklig skala.
Leskovec m.fl. REF utvecklar en triangelslutande modell för att förklara nätverksutvecklingen.
Microscopic evolution of social networks
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}