Abstract-Med mer än 250 miljoner aktiva användare [1] är Facebook (FB) för närvarande ett av de viktigaste sociala nätverken online. Vårt mål i detta papper är att få ett representativt (oförståeligt) urval av Facebook-användare genom att krypa igenom sitt sociala diagram. I denna strävan överväger och genomför vi flera kandidattekniker. Två metoder som har visat sig fungera bra är Metropolis-Hasting random walk (MHRW) och en omvägd random walk (RWRW). Båda har för- och nackdelar, som vi demonstrerar genom en jämförelse med varandra samt med "jord-sanningen" (UNI -fanns genom sann enhetlig provtagning av FB userIDs). I kontrast, den traditionella Breadth-First-Search (BFS) och Random Walk (RW) presterar ganska dåligt, producerar väsentligt partiska resultat. Utöver prestandabedömning offline, introducerar vi online formell konvergensdiagnostik för att bedöma provkvaliteten under datainsamlingsprocessen. Vi visar hur dessa kan användas för att effektivt avgöra när ett slumpmässigt gångprov är av lämplig storlek och kvalitet för efterföljande användning (dvs. när det är säkert att upphöra med provtagningen). Med hjälp av dessa metoder samlar vi först, så vitt vi vet, ett opartiskt urval av Facebook. Slutligen använder vi en av våra representativa dataset, som samlas in genom MHRW, för att karakterisera flera viktiga egenskaper hos Facebook.
Gjoka m.fl. REF föreslog två nya opartiska strategier: Metropolis-Hasting random walk (MHRW) och en ny wighted random walk (RWRW).
Walking in Facebook: A Case Study of Unbiased Sampling of OSNs
{'venue': '2010 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2010 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}