Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > stat > arXiv:1003.2469

帮助 | 高级搜索

统计学 > 机器学习

arXiv:1003.2469 (stat)
[提交于 2010年3月12日 ]

标题: 有向闭包过程在混合社会信息网络中的应用,以及对推特上链接形成的研究

标题: The Directed Closure Process in Hybrid Social-Information Networks, with an Analysis of Link Formation on Twitter

Authors:Daniel M. Romero, Jon Kleinberg
摘要: 它经常被当作一种工作假设,即信息网络中的有向链接通常是通过“捷径”连接源和目标之间的两步路径形成的——这是一种类似于社会网络中三元闭合过程的隐式“链接复制”。 尽管这一假设在诸如优先附加等理论模型中发挥了作用,但迄今为止却很少有直接的实证研究。 在这里,我们开发了一种形式化方法和研究这类有向闭合过程的方法,并提供了其在Twitter链接形成中重要作用的证据。 然后,我们分析了一系列旨在捕捉我们在Twitter数据中观察到的相关结构现象的有向闭合模型。
摘要: It has often been taken as a working assumption that directed links in information networks are frequently formed by "short-cutting" a two-step path between the source and the destination -- a kind of implicit "link copying" analogous to the process of triadic closure in social networks. Despite the role of this assumption in theoretical models such as preferential attachment, it has received very little direct empirical investigation. Here we develop a formalization and methodology for studying this type of directed closure process, and we provide evidence for its important role in the formation of links on Twitter. We then analyze a sequence of models designed to capture the structural phenomena related to directed closure that we observe in the Twitter data.
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 计算机与社会 (cs.CY); 物理与社会 (physics.soc-ph); 应用 (stat.AP)
引用方式: arXiv:1003.2469 [stat.ML]
  (或者 arXiv:1003.2469v1 [stat.ML] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1003.2469
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Daniel Romero [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2010 年 3 月 12 日 03:53:22 UTC (917 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
stat
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2010-03
切换浏览方式为:
cs
cs.CY
physics
physics.soc-ph
stat.AP
stat.ML

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号