Abstract-The mätning och analys av de temporal mönster som uppstår i mänskliga nätverk är av grundläggande betydelse för många tillämpningsområden inklusive riktad reklam, opportunistisk routing, resursallokering (t.ex. bandbreddsallokering i inbyggda trådlösa nätverk) och, mer i allmänhet, modellering av mänskligt socialt beteende. I detta dokument presenterar vi en ny och uttömmande studie av den tidsmässiga dynamiken i mänskliga nätverk och tillämpar den på olika uppsättningar trådlösa nätverk spår. Vi betraktar nätverk av kontakter mellan användare (dvs. peer-to-peer opportunistiska nätverk). Vi visar att vi kan kvantifiera hur mängden information som är kopplad till processen utvecklas över tiden genom att använda tekniker baserade på tidsserieanalys. Vi visar också hur regelbundna mönster visas endast vid vissa tidsskalor: nätverksdynamiken verkar icke-stationär, i den meningen att dess statistiska beskrivning är annorlunda vid olika tidsskalor. Dessa resultat ger en ny metod för att exakt och kvantitativt undersöka de timliga egenskaperna hos alla typer av mänskliga interaktioner och öppna nya riktningar mot en bättre förståelse av den regelbundna karaktären av mänskligt socialt beteende.
Scellato m.fl. REF analyserade tidsmönstren för mänskliga nätverk baserat på tidsserieanalys för att kvantifiera mängden information om periodiska mönster för mänskligt beteende över tid.
On Nonstationarity of Human Contact Networks
{'venue': '2010 IEEE 30th International Conference on Distributed Computing Systems Workshops', 'journal': '2010 IEEE 30th International Conference on Distributed Computing Systems Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}