Att upptäcka starka band mellan användare i sociala nätverk och informationsnätverk är en grundläggande verksamhet som kan förbättra prestandan på en mängd personaliserings- och rankinguppgifter. Det finns en mängd olika sätt som en slips kan anses "stark", och i detta arbete använder vi en datadriven (eller övervakad) strategi genom att anta att vi får ett urval av kanter märkta som starka band i nätverket. Sådana märkta kanter är ofta lätt att få från det sociala nätverket eftersom användare ofta deltar i flera överlappande nätverk via funktioner som att följa och meddelanden. Dessa nätverk kan variera mycket i storlek, densitet och den information de bär - till exempel, ett tungt använt tätt nätverk (t.ex. nätverket av följare) ofta överlappar med ett sekundärt glesare nätverk som består av starka band (t.ex. ett nätverk av e-post eller telefonkontakter). Denna inställning leder till en naturlig stark bindning upptäckt uppgift: med tanke på en liten uppsättning märkta starka slipskanter, hur väl kan man upptäcka omärkta starka band i resten av nätverket? Denna uppgift blir särskilt skrämmande för Twitter-nätverket på grund av liten tillgänglighet av pairwise relation attribut data, och sparsam av starka band nätverk såsom telefonkontakter. Med tanke på dessa utmaningar är ett naturligt tillvägagångssätt att istället använda strukturella nätverksfunktioner för uppgiften, som produceras genom att kombinera de starka och "svaga" kanterna. I detta arbete demonstrerar vi via experiment på Twitter data att användning av endast sådana strukturella nätverksfunktioner är tillräckligt för att upptäcka starka band med hög precision. Dessa strukturella nätverksfunktioner erhålls från närvaron och frekvensen av små nätverksmotiv på kombinerade starka och svaga band. Vi konstaterar att användning av motiv större än triader lindrar gleshetsproblem som uppstår för mindre motiv, både på grund av ökade kombinatoriska möjligheter och starkt drar nytta av att söka utanför egonätverket. Empiriskt sett konstaterar vi att inte alla motiv är lika användbara, och att de måste vara noggrant konstruerade från de kombinerade kanterna för att vara effektiva för att kunna upptäcka starka band. Slutligen förstärker vi våra experimentella resultat med att ge teoretisk motivering som antyder varför dessa större motiv som egenskaper kan leda till ökad prestanda i planterade grafmodeller.
Rotabi m.fl. REF använder flera överlappande nätverk för att lösa den starka bindningsdetekteringen.
Detecting Strong Ties Using Network Motifs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}