arXiv 1609.094132016-09-29physics.soc-phcs.SI

清理还是搞砸：抽样偏差对移动电话数据集中度分布测量的影响

Clean up or mess up: the effect of sampling biases on measurements of degree distributions in mobile phone datasets

Adeline Decuyper, Arnaud Browet, Vincent Traag, Vincent D. Blondel, Jean-Charles Delvenne

摘要：

近年来，手机数据被广泛用于研究社会行为。然而，这些研究大多是基于部分数据，其覆盖范围在空间和时间上都是有限的。在本文中，我们指出的观察，由于有限的覆盖范围在时间上的偏差可能有一个重要的影响进行的分析的结果。特别是，我们观察到显着的差异，定性和定量，在网络的度分布，取决于数据集的预处理方式，我们提出了一个可能的解释出现双帕累托对数正态（DPLN）度分布的时间数据。

英文摘要：

Mobile phone data have been extensively used in the recent years to study social behavior. However, most of these studies are based on only partial data whose coverage is limited both in space and time. In this paper, we point to an observation that the bias due to the limited coverage in time may have an important influence on the results of the analyses performed. In particular, we observe significant differences, both qualitatively and quantitatively, in the degree distribution of the network, depending on the way the dataset is pre-processed and we present a possible explanation for the emergence of Double Pareto LogNormal (DPLN) degree distributions in temporal data.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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