Make Reddit Great Again: Assessing Community Effects of Moderation Interventions on r/The_Donald
Reddit r/The_Donald被多次谴责为有毒和行为不端的在线社区，原因是它面临着Reddit管理员越来越多的限制性适度干预。它于2019年6月被隔离，于2020年2月受到限制，并于2020年6月最终被禁止，但尽管对此事进行了初步研究，但这一系列干预措施的效果仍不清楚。在这项工作中，我们遵循多维因果推理方法来研究包含超过1500万个帖子的数据，这些帖子在2年的时间内发布，以检查这些干预措施在subreddit内部和外部的影响。我们发现，干预措施大大减少了有问题的用户的活动。然而，这些干预措施也导致了毒性的增加，并导致用户分享更加两极化和更少的事实新闻。此外，限制比隔离的影响更大，r/The_Donald的核心用户受到的影响比其他用户更大。总的来说，我们的研究结果提供了证据表明，干预措施的效果好坏参半，并描绘了社区一级适度策略的后果的细微差别。最后，我们反思了监管在线平台的挑战，以及对适度干预措施的设计和部署的影响。
2022-08-22 cs.CY cs.HC cs.SI
Consistency of community structure in complex networks
网络中最广泛使用的社区发现技术，包括基于模块化、统计推断和信息论论证的方法，都是通过优化衡量网络分区质量的目标函数来工作的。然而，有一个很好的理由可以证明，在这样一个目标函数下，人们不应该只看单一的最佳社区结构，而应该选择得分高的结构。如果这样做，人们通常会发现所得的结构显示出相当大的变化，这已经被认为是这些社区发现方法不可靠的证据，因为它们似乎不能给出一致的答案。在这里，我们认为，经过仔细检查，发现的结构实际上是一致的，在某种程度上。具体来说，我们表明，他们都可以组装从一组底层的“积木”，组的网络节点，通常被发现在同一个社区。不同的群落结构对应于不同的区块排列，但区块本身在很大程度上是不变的。我们提出了一个信息理论的方法，发现在特定的网络中的构建块，并证明了它与几个示例应用程序。我们的结论是，传统的社区发现并不像有些人认为的那样失败，事实上，它对网络结构提供了大量的洞察力，尽管可能并不完全像以前想象的那样。
2019-08-26 cs.SI physics.soc-ph
Consistency of community detection in networks under degree-corrected stochastic block models
社区检测是网络分析中的一个基本问题，在许多不同的领域有着广泛的应用。随机块模型是一种常用的基于模型的社区检测工具，最近开发了用于检查块模型下社区检测一致性的渐近工具。然而，块模型受到其假设的限制，即社区内的所有节点都是随机等价的，并且对社区内具有枢纽或高度变化的节点度的网络提供了较差的拟合，这在实践中很常见。度修正的随机块模型被提出来解决这个缺点，并允许社区内的节点度的变化，同时保持整体块社区结构。本文建立了度修正随机块模型下社区检测一致性检验的一般理论，并比较了标准模型和度修正模型下的几种社区检测准则。我们展示了哪些标准在哪些模型和约束条件下是一致的，并比较了它们在实践中的相对性能。我们发现，基于度校正块模型，其中包括标准块模型作为一个特殊情况下，方法是一致的，在更广泛的一类模型和模块化类型的方法需要参数约束的一致性，而基于可能性的方法不。另一方面，在实践中，度校正涉及估计更多的参数，根据经验，我们发现只有在社区内的节点度确实高度可变的情况下才值得这样做。我们说明了模拟网络和网络上的政治博客的方法。
2015-03-17 cs.SI math.ST physics.soc-ph
It's a Man's Wikipedia? Assessing Gender Inequality in an Online Encyclopedia
维基百科是一个社区创建的百科全书，包含来自不同国家，时代和学科的着名人物的信息，旨在从中立的角度记录世界知识。然而，维基百科编辑社区的狭隘多样性有可能在维基百科的内容中引入系统性偏见，如性别偏见。在本文中，我们的目标是解决这个更大的挑战的子问题，提出并应用计算方法来评估性别偏见维基百科沿多个维度。我们发现，虽然维基百科上的女性在许多维基百科语言版本中都有很好的报道和特色，但女性的描绘方式与男性的描绘方式截然不同。我们希望我们的工作有助于提高人们对在线性别偏见的认识，特别是提高人们对性别偏见在网络上表现出来的不同层面的关注。
2015-03-23 cs.CY cs.SI
Assessing the influence of French vaccine critics during the two first years of the COVID-19 pandemic
当COVID-19的威胁被广泛认可时，许多人希望这一流行病将粉碎“反疫苗运动”。然而，当疫苗于2020年底开始抵达富裕国家时，即使在这种重大流行病的背景下，疫苗犹豫也可能是一个问题。这是否意味着社交媒体上对疫苗持批评态度的活动家的动员是这种对接种COVID-19疫苗的沉默的主要原因之一？在本文中，我们希望通过研究可能导致对疫苗保持沉默的许多机制之一，为当前在COVID-19疫情期间对疫苗犹豫不决的工作做出贡献：疫苗关键活动家在社交媒体上影响更广泛公众的能力。我们分析了法国推特圈在疫情爆发的头两年关于COVID-19疫苗的争论的演变，特别关注疫苗关键网站的传播能力。我们要解决两个主要问题：1）疫苗关键内容在这一时期是否得到了普及？2)谁是传播这些内容的主要角色？虽然在此期间关于疫苗的辩论激增，但这些辩论中疫苗关键内容的份额保持稳定，除了与特定事件有关的有限的短期内。其次，通过分析转发超图的社区结构，重构了信息流的中尺度结构，识别并刻画了用户的主要社区。我们分析了他们在信息生态系统中的作用：最大的右翼社区有一个典型的回声室行为，收集所有来自外部的疫苗关键推文，并在社区内循环。规模较小的左翼社区对疫苗关键内容的渗透性较低，但一旦采用，就有很大的传播能力。
2022-02-22 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Towards realistic artificial benchmark for community detection algorithms evaluation
评价社区发现算法的划分性能是复杂网络分析中的重要问题之一。为此目的，通常将人工生成的网络用作基准。然而，以前的研究表明，他们的真实感水平对算法的性能有显着的影响。在这项研究中，我们采用了彻底的实验方法来解决这个问题，并调查这种影响。为了评估现实主义的水平，我们使用共识网络拓扑属性。基于LFR方法，最现实的生成方法，迄今为止，我们提出了两个替代的随机模型，以取代原来使用的配置模型在该算法中，以增加其真实性。实验结果表明，这两个修改允许生成的社区结构的人工网络的拓扑属性更接近于现实世界中遇到的网络的集合。此外，在这些基准测试中使用11种流行的社区识别算法获得的结果表明，它们在更现实的网络中的性能下降。
2013-08-02 cs.SI physics.soc-ph
Convex Relaxation Methods for Community Detection
本文综述了社区发现的凸优化方法的最新理论进展。我们介绍了一些重要的理论技术和结果，为建立各种统计模型下的凸社区检测的一致性。特别是，我们讨论了基于原始和对偶分析的基本技术。我们还提出的结果表明，凸社区检测的几个独特的优势，包括对离群节点的鲁棒性，一致性弱的不确定性，和自适应异构度。本调查并不打算对关于这一快速增长的主题的大量文献进行全面概述。相反，我们的目标是提供一个在这一领域的显着的最新发展的大图片，并使调查访问到广泛的受众。我们希望这篇简要的文章可以作为一个介绍性的指导读者谁有兴趣在使用，设计和分析凸松弛法在网络分析。
2018-09-30 cs.SI math.ST stat.ML
On Accuracy of Community Structure Discovery Algorithms
复杂网络中的社区结构发现是一个非常具有挑战性的问题，它涉及到生物学、社会网络和物理学等多个学科。从各种方法中出现了许多算法已经提出来解决这个问题。然而，很少有人关注比较他们的效率在现实的模拟数据。为了更好地了解它们的相对性能，我们系统地评估了涵盖主要方法的11种算法。标准化互信息（NMI）度量用于评估从具有真实拓扑特性的受控人工网络中发现的社区结构的质量。结果表明，随着网络规模，社区内的平均比例社区间的链接是最有影响力的性能参数。总体而言，“Infomap”是领先的算法，其次是“Walktrap”，“SpinGlass”和“Louvain”，它们也实现了良好的一致性。
2011-12-18 cs.SI physics.soc-ph
Mosaic benchmark networks: Modular link streams for testing dynamic community detection algorithms
针对现有动态社区检测评估方法不适用于高细节链接流的问题，研究提出可生成带预定义社区的合成模块化链接流的新型框架，评估发现各成熟检测方法无绝对优胜者但存在显著差异。
2023-10-04 cs.SI
When is it Biased? Assessing the Representativeness of Twitter's Streaming API
Twitter吸引了科学界的兴趣，不仅因为它庞大的用户群和内容，还因为它在分享数据方面的开放性。Twitter通过“Streaming API”共享其推文的免费1%样本，该服务根据研究人员设置的一组参数返回推文样本。最近，有研究指出，通过Streaming API返回的数据存在偏见，这引起了人们对研究场景中使用的数据服务完整性的担忧。虽然这些结果很重要，但在以前的工作中提出的方法依赖于限制性和昂贵的Firehose来找到流式API数据中的偏差。在这项工作中，我们解决的问题，找到样本偏差，而不需要“黄金标准”的Firehose数据。也就是说，我们专注于在Streaming API数据中找到标签趋势与Twitter上真实活动趋势显著不同的时间段。我们提出了一个解决方案，重点是使用一个开放的数据源，以找到流API的偏见。最后，我们评估的数据源在稀疏数据的情况下，并为用户发出相同的查询从不同地区的效用。
2014-01-30 cs.SI physics.soc-ph
Strong Consistency, Graph Laplacians, and the Stochastic Block Model
University of California at Davis（加州大学戴维斯分校）；New York University Shanghai（上海纽约大学）
谱聚类已经成为数据聚类和社区发现中最流行的算法之一。我们研究了经典的两步谱聚类的性能，通过图拉普拉斯学习随机块模型。我们的目标是回答以下问题：通过图拉普拉斯算子的谱聚类何时能够实现强一致性，即，隐藏社区的确切恢复情况我们的工作提供了一个entrywise分析（一个$\ell_{\infty}$ -范数扰动界）的非规范化和规范化的拉普拉斯算子与随机块模型采样的邻接矩阵相关联的菲尔德特征向量。我们证明了谱聚类是能够实现准确的恢复种植的社区结构的条件下，符合信息理论的限制。
2020-04-21 cs.LG cs.SI stat.ML
Neural Attributed Community Search at Billion Scale
本文提出 ALICE 模型，通过密度草图模块度提取候选子图，并利用一致性感知网络 ConNet 建模查询与图的交互，在大规模图上实现高效、准确且可扩展的属性社区搜索。
2024-03-26 cs.SI
NEDindex: A new metric for community structure in networks
存在若干度量（模块化、互信息、传导性等）。在大型图中评估图聚类的强度。这些度量对于度量聚类的有效性具有重要的意义，它们通常被用来寻找关于整个图的强连接聚类。在本文中，我们提出了一个新的度量来评估图聚类的强度，并研究了它的应用。我们表明，我们提出的度量具有很大的一致性，这是类似于其他指标，易于计算。我们提出的指标也显示出一致性，其他指标在某些特殊情况下失败。我们证明了我们的度量有合理的强度，同时提取强连接的社区在模拟（在硅片）数据和真实的数据网。我们还展示了我们提出的度量与其他流行的在线社交网络（OSN）和基因调控网络（GRN）的度量的一些比较结果。
2016-01-25 cs.SI
Minimax Rates of Community Detection in Stochastic Block Models
近年来，网络分析在统计学、计算机科学、概率论和应用数学等领域得到了越来越多的关注。随机块模型（SBM）的社团检测是网络分析中研究最多的课题。已经提出了许多方法。在各种条件下得到了一些漂亮而有意义的相变结果。在本文中，我们提供了一个一般的极大极小理论的社区检测。它给出了一个广泛的设置，包括均匀和非均匀的SBM，密集和稀疏的网络，有限的和不断增长的社区数量的失配率的极大极小率。极大极小率是指数的，不同于我们在统计文献中经常看到的多项式率。结果的直接后果是建立强一致性（精确恢复）以及弱一致性（部分恢复）的阈值现象。我们得到的上界的惩罚似然型方法的范围。该下界是通过一个新的减少从一个全局的不匹配率的一个节点的局部聚类问题，通过一个交换的属性。
2015-11-16 cs.SI math.ST stat.TH
Bayesian Overlapping Community Detection in Dynamic Networks
在社交网络中检测社区结构近年来得到了相当大的关注。然而，缺乏关于社区数量的先验知识，以及它们的重叠性质使得社区发现成为一个具有挑战性的问题。此外，许多现有的方法只考虑静态网络，而大多数现实世界的网络是动态的，并随着时间的推移而演变。因此，在没有任何关于社区数量的先验知识的情况下，在动态网络中找到一致的重叠社区仍然是一个有趣的开放式研究问题。本文提出了一种动态网络中的重叠社区发现方法--动态贝叶斯重叠社区检测器（DBOCD）。DBOCD假设在网络的每个快照中，社区的重叠部分是密集区域，并使用链接社区而不是公共节点社区。使用递归中餐馆过程和社区结构的网络在最后一个快照，DBOCD同时提取社区的数量和软社区成员的节点，同时保持社区的一致性随着时间的推移。我们评估了DBOCD合成和真实的动态数据集，以评估其在不同类型的网络演化中找到重叠社区的能力。结果表明，DBOCD优于目前最先进的动态社区发现方法。
2016-05-08 cs.SI physics.soc-ph
Assessing the Robustness and Reducibility of Multiplex Networks with Embedding-Aided Interlayer Similarities
提出 EATSim 层间相似性方法，融合层内结构与跨层锚点对齐信息，提升相似性测量精度，并在网络鲁棒性和可约性预测上达到最优。
2025-05-11 cs.SI physics.soc-ph
User-Relatedness and Community Structure in Social Interaction Networks
随着社交媒体以及相应的社交和无处不在的应用进入日常生活，用户生成的内容数量迅速增长，产生了显式和隐式的网络结构。我们认为社交活动和现象是用户相关性的代理。此类活动在所谓的社交互动网络或证据网络中表现出来，具有不同程度的明确性。我们专注于包含用户关系的证据网络，这些关系由各个节点之间的连接表示。显式交互网络然后由特定的用户动作创建，例如，当建立朋友网络时。另一方面，更多的隐式网络捕捉用户行为的痕迹或证据，如在门户网站、博客、资源共享系统和许多其他社会服务中观察到的。这些隐式网络可以应用于广泛的分析方法，而不是使用昂贵的黄金标准信息。在本文中，我们分析了社交媒体中一组网络的不同属性。我们发现，网络之间存在依赖性和相关性。这些允许绘制互惠的结论对网络，基于结构相关性和排名的可重复性的评估。此外，我们展示了这些网络间的相关性如何用于评估结构分析技术的结果，例如，社区采矿方法
2013-09-16 cs.SI physics.soc-ph
Non-parametric resampling of random walks for spectral network clustering
最近在复杂网络分析中引入了参数重新分配方案，目的是评估图聚类的统计意义和社区划分的鲁棒性。本文提出了一种基于图上无偏随机游走转移矩阵的非参数重构来复制复杂网络结构特征的方法。我们在合成和真实世界的模块化网络上测试了这种自举技术，我们表明，通过重新搜索获得的复制的集合可以用来提高标准光谱算法的性能，用于社区检测。
2013-11-19 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
Uncertainty in GNN Learning Evaluations: A Comparison Between Measures for Quantifying Randomness in GNN Community Detection
University of Bristol（布里斯托大学）
比较了三种随机性量化度量指标，发现基于Wasserstein距离的$W$随机性系数能提供最稳健的评估，并揭示了超参数优化对GNN社区检测性能的显著影响。
2024-01-04 cs.LG cs.SI physics.soc-ph
Mind Your Credit: Assessing the Health of the Ripple Credit Network
Ripple信用网络已成为金融机构和汇款行业的支付骨干，具有关键优势。其基于路径的跨不同（加密）货币的IOweYou（IOU）结算在概念上将Ripple区块链与加密货币区分开来，并使其非常适合跨境交易及其他汇款领域的正交但大量的应用程序。这项工作研究了Ripple网络自成立以来的结构和演变，并调查了其对影响Linnet用户钱包信用的恶意攻击的脆弱性。我们发现，由于信用链接上的涟漪标志配置不当，目前Ripple网络中约有1300万美元处于风险之中，这促进了信用在这些链接之间的不受欢迎的重新分配。尽管Ripple网络围绕着几个高度连接的集线器（网关）钱包发展，这些钱包构成了网络的核心，并为用户提供了高流动性，但这种信用链接分布导致大约112，000个钱包的用户群，这些钱包可以通过10个高度连接的网关钱包进行财务隔离。事实上，由于PayRoutes（一个被Ripple社区标记为错误的网关），今天大约有490万美元的所有者无法从Ripple网络中提取。最后，我们观察到，陈旧的兑换报价构成了一个真正的问题，交易所（做市商）并不总是根据当前的真实汇率定期更新其兑换报价。例如，从2017年7月中旬到8月中旬，84个Ripple钱包使用陈旧的优惠获得了超过450万美元的收益。我们的研究结果应该促使Ripple社区通过教育其用户增加其连接，并通过适当地维护其信用链接上的信用限额，涟漪标志和交换优惠来…
2018-03-11 cs.CR cs.SI
Consistency of regularized spectral clustering in degree-corrected mixed membership model
China University of Mining and Technology（中国矿业大学）；Nankai University（南开大学）
网络分析中的社区发现是近年来的一个研究热点。在度校正混合隶属度（DCMM）模型下，提出了一种基于正则化拉普拉斯矩阵的混合正则化谱聚类（Mixed-RSC）方法.基于种群正则化Laplacian矩阵的特征分解的变体的理想锥结构，设计了混合RSC。我们证明了该算法是渐近一致的温和条件下，通过提供每个节点的推断成员向量的误差界。作为我们界限的副产品，我们提供了正则化参数τ的理论最佳选择。为了证明我们的方法的性能，我们将其与以前的基准方法一起应用于模拟和真实网络。据我们所知，这是第一个工作，设计的混合隶属度社区发现问题DCMM模型下的谱聚类算法的基础上应用正则化拉普拉斯矩阵。
2021-08-27 cs.LG cs.SI stat.ML
Multi-Community Spectral Clustering for Geometric Graphs
INRIA, NEO Team, Sophia Antipolis - Méditerranée（法国国家信息与自动化研究所，NEO团队，索菲亚-地中海）
本文针对软几何块模型提出一种谱聚类算法，利用邻接矩阵特征向量嵌入并应用k-means，证明弱一致性和强一致性，并分析极限谱。
2025-07-27 cs.LG cs.SI math.PR
Chromatic Community Structure Detection
针对连接密度无法反映节点共享属性的问题，本文提出以颜色表示属性、以 chromarity 度量结构质量的色度社区框架，并给出相应检测算法。
2023-09-29 cs.DM cs.SI
Consistency Thresholds for the Planted Bisection Model
种植二分模型是一种随机图模型，其中节点被分成两个大小相等的社区，然后以依赖于社区成员的方式随机添加边。我们建立了该模型中种植二分法渐近可恢复的充要条件。当二分法是渐近可恢复的时，我们给出了一个有效的算法，成功地恢复了它。我们还证明了种植二分法是渐近可恢复的当且仅当高概率的每个节点属于同一社区的大多数邻居。我们的算法寻找种植平分运行的时间几乎线性的边缘数。它有三个阶段：谱聚类计算一个初始的猜测，一个“副本”阶段，以获得几乎每一个顶点正确，然后一些简单的局部移动来完成这项工作。阿贝、班德拉和霍尔的一项独立工作建立了类似的（稍弱的）结果，但仅限于对数平均度的情况。
2020-07-13 cs.SI math.PR
Analyzing Community-aware Centrality Measures Using The Linear Threshold Model
瞄准复杂网络中有影响力的节点可以加强或阻止谣言，流行病和停电。由于社区在现实世界的网络中很普遍，社区感知的中心性度量利用这些信息来定位有影响力的节点。研究表明，它们与对社区结构不可知的经典措施相比毫不逊色。虽然扩散过程是最重要的，以前的研究主要考虑著名的易感-感染-传播（SIR）的流行病传播模型。这项工作调查的一致性，以前的分析使用流行的线性阈值（LT）传播模型，在我们的现实生活中，许多传播过程的特点。我们对13个真实网络中7个有影响力的社区感知中心性指标进行了比较分析。总体而言，结果表明，社区为基础的调解人，通信中心性和模块化的活力优于其他措施。此外，社区调解员在预算紧张的情况下更有效（即，初始激活节点的一小部分），而通信中心性和模块化活力在初始激活节点的中到高部分的情况下表现更好。
2022-01-30 cs.SI
Community detection in sparse networks via Grothendieck's inequality
给出了随机图上半定最优化问题相容性的一个简单而灵活的证明方法。该方法基于Grothendieck不等式。与以前使用这个不等式导致恒定的相对精度不同，我们通过利用随机性来实现任何给定的相对精度。我们用稀疏网络中的社区检测问题来说明该方法，这些网络具有有界的平均度。我们证明，即使在这种制度，各种简单和自然的半定方案可以用来恢复社区结构的任意小部分的错误分类的顶点。该方法是通用的，它可以适用于各种随机模型的网络和半定规划。
2015-08-21 cs.SI math.ST stat.TH
NetPTR: Optimal Differentially Private Spectral Community Detection on Sparse Networks
National University of Singapore（新加坡国立大学）
提出NetPTR算法，通过稳定性测试和噪声扰动实现谱聚类的差分隐私，在度修正随机块模型下达到最优隐私预算，支持普通网络和二分网络。
2026-06-26 cs.SI stat.ME
