Abstract-Vi utvecklar en algoritmisk ram för att studera utvecklingen av samhällen i sociala nätverk. Vi börjar med den teoretiska grunden, från vilken vi drar slutsatsen att evolutionen är som mest lika stark som dess svagaste länk. Detta gör att vi kan anpassa en effektiv algoritm som identifierar alla evolutionära sekvenser i ett dynamiskt socialt nätverk. Vi använder denna algoritm för att empiriskt studera samhällsutvecklingen i flera stora sociala nätverk, och i synnerhet för att identifiera de särdrag i de tidiga stadierna av en gemenskap som visar om en gemenskap kommer att bli kortlivad eller inte. Våra resultat visar att det är möjligt att korrelera ett samhälles livslängd med strukturella parametrar för dess tidiga utveckling; dessa slutsatser är robusta i alla de sociala nätverk som vi har undersökt.
I REF användes strukturell information som utvunnits från de tidiga stadierna av en gemenskap för att härleda livslängden för en gemenskap med linjär regression.
Tracking and Predicting Evolution of Social Communities
{'venue': "2011 IEEE Third Int'l Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2011 IEEE Third Int'l Conference on Social Computing", 'journal': "2011 IEEE Third Int'l Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2011 IEEE Third Int'l Conference on Social Computing", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}