Keyword Aware Influential Community Search in Large Attributed Graphs
BUET（孟加拉国工程技术大学）；Swinburne University of Technology（斯威本科技大学）；Melbourne University（墨尔本大学）
我们介绍了一种新的关键字感知的有影响力的社区查询KICQ，发现最有影响力的社区从属性图，其中一个有影响力的社区被定义为一个紧密连接的顶点组，具有一定的优势，超过其他组的顶点与专业知识（一组关键字）匹配的查询条件（单词或短语）。我们首先设计的KICQ，方便用户发出一个有影响力的CS查询直观地使用一组查询条件，和谓词（与或）。在这种情况下，我们提出了一种新的基于词嵌入的相似度模型，使语义社区搜索，这大大扩展了精确的关键字为基础的社区搜索的局限性。接下来，我们提出了一个新的社区的影响力的措施，考虑了社区的凝聚力和影响力，并消除了需要指定的网络的内部参数的值。最后，我们提出了两个有效的算法搜索有影响力的社区在大型属性图。我们提出了详细的实验和案例研究，以证明所提出的方法的有效性和效率。
2019-12-04 cs.CL cs.SI
Dynamics of temporal influence in polarised networks
本文研究极化社交网络中用户影响力的时间动态，通过扩展时间中心性度量以考虑社区结构，提出影响力层级聚合方法，并发现改进的时间独立级联模型和时间度中心性在节点分层中表现最佳。
2025-07-23 cs.SI
Mapping leadership and communities in EU-funded research through network analysis
本文提出一种基于开放数据与网络分析的新方法，通过中心性度量和社区检测算法分析欧盟Horizon计划中的组织合作与领导力，并以North Adriatic Hydrogen Valley项目为案例揭示了氢能领域的核心组织与稳定社区，为政策制定提供框架。
2024-10-25 cs.SI
Top-r Influential Community Search in Bipartite Graphs
针对二分图中最小顶点权重无法准确反映社区影响力的缺陷，提出基于两层平均顶点权重的 $(α,β)$-影响力社区模型，并设计了精确递归算法与贪心近似算法以高效识别 top-$r$ 社区。
2025-09-16 cs.SI
Modelling Formation of Online Temporal Communities
当代社会媒体网络可以被视为对早期两步流模型的突破，在早期两步流模型中，有影响力的个人充当媒体和公众之间的中介，进行信息扩散。今天的社交媒体平台使用户能够生成和消费在线内容。用户不断地参与和脱离讨论，并进行不同程度的互动，从而形成不同的在线社区。这些社区通常是基于元数据（如Twitter上的主题标签）或由少数有影响力的用户触发的流行内容而形成的。这些在线社区往往不能反映真正的连通性，缺乏传统社区的凝聚力。在这项研究中，我们调查实时形成的时间社区在Twitter上。我们的目标是定义高和低级别的连接，并揭示集群的凝聚力的时间基础上的大小。受现实生活中的活动中心的座位安排的情况下，所提出的方法的目的是集群用户到不同的和有凝聚力的在线时间社区。社区的成员资格依赖于内在的推文属性来定义相似性，作为交互网络的基础。所提出的方法可以用于本地事件监测和基于客户端的营销等应用。
2018-04-27 cs.SI physics.soc-ph
Walking Through Twitter: Sampling a Language-Based Follow Network of Influential Twitter Accounts
Twitter通过公开访问、免费的标准API不断加强对其数据的访问。这尤其适用于网络。有鉴于此，我们成功地修改了网络采样方法，使其能够与Twitter标准API有效地配合使用，以便检索基于语言的Twitter关注网络中最核心和最有影响力的帐户：德国Twittersphere。我们提供的证据表明，该方法能够近似一组前1%至10%的有影响力的帐户在德国的Twitter领域的活动，追随者数量，覆盖面和范围。此外，我们展示了这些数据的有用性，提出的第一个概述的主题社区内的德国Twitter和他们的网络结构。所提出的数据采掘方法开辟了进一步的查询途径，如收集和比较的语言为基础的Twittersphere以外的德国，它的进一步发展，围绕某些主题或帐户的兴趣，并将其应用到其他在线社交网络和平台，如议程设置和意见领袖的概念。
2020-12-04 cs.SI
Reverse Influential Community Search Over Social Networks (Technical Report)
针对现有影响力社区搜索未考虑特定目标群体的不足，提出TopM-RICS问题及其变体TopM-R2ICS，通过设计剪枝策略与索引机制，高效检索满足结构与关键词约束且对目标社区影响力最大的种子社区。
2024-07-30 cs.DB cs.SI
Examining Different Research Communities: Authorship Network
University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳州夏洛特大学）
本研究利用Google Scholar数据构建数据挖掘与软件工程领域的作者网络，分析其结构差异，识别有影响力作者及机构，发现各领域呈现独特的小社区特征。
2025-09-10 cs.DL cs.LG cs.SI
Finding influential users of an online health community: a new metric based on sentiment influence
在线健康社区（OHC）中有影响力的用户的特征是什么？我们假设：（1）OHC成员获得的情感支持可以从他们在在线互动中表达的情感中进行评估，（2）这种评估可以帮助识别有影响力的OHC成员。通过文本挖掘和情感分析的用户的在线交互，我们提出了一种新的度量，直接衡量用户的能力，影响他人的情绪。使用来自OHC的数据集，我们证明了这种度量在识别有影响力的用户方面非常有效。此外，将该指标与其他传统措施相结合，进一步提高了有影响力的用户的识别。本研究有助于促进在线社区管理，并增进我们对OHC社会影响力的理解。
2012-12-05 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Network Communities of Dynamical Influence
在对更大连通性的渴望的推动下，网络系统现在以前所未有的水平渗透到我们的社会中，并将以我们尚不了解的方式影响它。相比之下，大自然已经形成了高效的网络，当关键要素受到刺激时，可以激发快速反应和共识。我们提出了一种技术，通过调查系统的最主要的特征向量之间的关系，确定这些关键要素。这种方法揭示了在刺激下导致网络快速达成共识的最有效顶点，以及在其动态影响下形成的社区。在应用这种技术时，发现椋鸟群的有效性部分是由于每只鸟的低outdegree，增加外向连接的数量可以产生一个反应较弱的群体。一个更大的outdegree也影响了鸟类的位置与最大的影响，这些影响连接的鸟类变得更集中的位置，并在一个贫穷的位置，以观察捕食者，因此，煽动一个逃避机动。最后，该技术被发现在大型体素大脑连接组中是有效的，其中受试者可以从他们有影响力的社区中识别出来。
2019-10-05 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Topic-aware Most Influential Community Search in Social Networks
本文提出主题感知最具影响力社区搜索问题TAMICS，通过在线算法和基于索引的启发式算法在不确信有向图中高效发现与查询主题高度相关且影响力最大的内聚社区，实验证明其效果和效率优于现有方法。
2025-04-09 cs.SI
Analyzing Crime Discourse in U.S. Metropolitan Communities on Reddit: Trends, Influences, and Insights
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文研究Reddit上384个美国大都会社区的犯罪讨论，发现大型社区和政治倾向更自由的社区犯罪讨论更频繁，但犯罪率与讨论频率无强相关性。
2025-12-20 cs.SI
Identifying Influential Spreaders of Epidemics on Community Networks
一个有效的战略，以确定有影响力的传播者，可用于控制人口中的流行病将是相当重要的。一般来说，种群的特征在于它的社区结构和社区上的节点之间的弱联系的异质分布。在这里提出了一个社区网络的战略，能够确定有影响力的传播者，加速疾病的传播。在这种策略中，有影响力的传播者作为目标节点。这是基于这样的想法，即在k壳分解中，弱关系和强关系被分开处理。将该策略应用于由在线社交网络构建的经验网络，结果表明该策略比其他策略更准确。它的有效性源于邻居之间的连接模式，并成功地确定了重要的节点。此外，即使网络结构存在错误，该策略的性能也保持稳健。
2016-01-28 cs.SI physics.soc-ph stat.ME
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
Maximising Influence Spread in Complex Networks by Utilising Community-based Driver Nodes as Seeds
在复杂网络中寻找一小部分有影响力的节点以最大化影响力传播是一个活跃的研究领域。过去已经提出了不同的方法来识别一组种子节点，这些节点可以帮助实现网络中影响力的更快传播。结合网络控制领域的驱动节点选择方法，采用分而治之的方法，利用社区结构指导从社区驱动节点中选择候选种子节点。使用社区中的驱动节点作为种子节点是一个相对较新的想法。我们确定了合成的社区（即，随机、小世界和无标度）网络以及22个真实世界的社交网络。来自这些社区的驱动程序节点然后根据一系列共同的中心性度量进行排名。我们比较了这些种子集的影响力传播能力的结果，在全球范围内选择驱动程序节点。我们表明，在合成和真实的网络中，利用社区结构增强了所产生的种子集的能力。
2022-12-22 cs.SI
A New Approach to Detect Important Members that Create the Communities in Bipartite Networks
我们周围的世界由彼此之间有着不同关系的物体组成。这些通信的结果是各种网络，其中一部分是二分网络。虽然许多研究已经调查了必要的网络成员，很少有人关注的二分图。另一方面，网络分析最关键的方面之一是检测和提取网络结构中出现的社区。出于这些原因，我们引入了一个称为H. H的度量来识别二分图的单模投影中社区形成中的有影响力的节点。影响这一衡量标准的三个主要参数是已形成社区的规模、每个节点在社区形成中的作用以及该节点产生影响的社区数量。本文的结果显示了这种措施与其他中心性（特征向量中心性，接近中心性，介数中心性，度中心性）的差异，以及这种措施如何考虑到其他中心性不考虑的方面。通过H.H.得分，我们可以找到有效形成社区的基本节点，并通过删除这些节点，社区可以被消除。任何现有的中心都没有解决这个问题，这种措施有足够的独立性，代表社区形成的重要节点。在两个真实世界的数据集上进行了实验验证：南方妇女网络和个人犯罪网络。在Person-Crime数据集上实施H.H.得分的结果表明，通过消除H.H.得分最高的节点（前10%），29%的社区发生了变化;而中心性改变了18%的社区的平均值，这表明了H.H.得分的重要性。
2021-12-02 cs.SI
Finding influential spreaders from human activity beyond network location
大多数用于识别社交网络上有影响力的传播者以传播消息或阻止流行病的中心点都需要传播发生的网络的完整拓扑信息。然而，在实践中，收集社交网络中的代理之间的所有连接很难实现。因此，这样的度量可能难以应用于真实的社交网络。因此，需要一种新的方法来识别有影响力的人没有明确的网络信息，以提供一个有效的免疫或传播策略，在实际意义上。在这项研究中，我们寻求一种可能的方式来寻找有影响力的传播者，通过使用社会关系是如何形成在现实网络中的社会机制。我们发现，一个可靠的免疫接种计划可以通过询问人们如何相互作用来实现。从这些调查中，我们发现，在测试的社会机制中，连接到枢纽的概率趋势对有影响力的传播者具有最强的预测能力。我们的观察还表明，当网络具有强大的模块化结构时，连接不同社区的人更有可能成为有影响力的传播者。我们的发现意味着，不仅网络位置的影响，而且个人的行为是很重要的，以设计最佳的免疫或传播方案。
2015-07-06 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Community Detection with Metadata in a Network of Biographies of Western Art Painters
在这项工作中，我们看看西方艺术画家之间的影响结构，如他们在维基百科上的传记所揭示的。我们使用修改后的版本的模块化最大化与元数据检测到的艺术家划分为社区的基础上，他们所属的艺术流派和学校。然后，我们使用这个社区结构来讨论有影响力的艺术家如何超越自己的社区，并对他人产生持久的影响，提出修改标准的中心性措施。
2018-02-22 cs.SI physics.soc-ph
Communities and Hierarchical Structures in Dynamic Social Networks: Analysis and Visualization
社交网络中社团结构的检测是社会学和行为科学领域的研究热点。社交网络也表现出动态的性质，因为这些网络随着时间的推移而不断变化。社交网络也可能呈现由在社会中扮演重要角色的个人（如管理者和决策者）领导的层级结构。这些网络的检测和可视化随着时间的推移而变化是一个具有挑战性的问题，社区的变化作为一个功能的事件发生在社会和人在其中发挥的作用，在本文中，我们解决这些问题，提出了一个系统来分析动态社交网络。该系统是基于动态图离散化和图聚类。该系统允许检测随着时间的推移在社会社区中发生的主要结构变化，并通过识别社交网络中有影响力的人来揭示等级。我们使用两个不同的数据集进行实证评估，并观察到我们的系统有助于发现有关这些社交网络中存在的社交和分层结构的有趣事实。
2014-09-17 cs.SI physics.soc-ph
Centrality in Modular Networks
由于网络的广泛应用，如加速信息扩散或阻止病毒传播，识别网络中的有影响力的节点是一个基本问题。多年来，出现了许多基于网络拓扑结构的度量方法来识别有影响力的节点，如介数、接近度和特征值中心性。然而，尽管大多数现实世界的网络都是模块化的，但很少有措施利用这一特性。最近的工作表明，它对网络上的动力学有显着的影响。在模块化网络中，节点有两种类型的影响力：通过其社区内链接的局部影响力（对其社区的节点）和通过其社区间链接的全局影响力（对其他社区中的节点）。根据社区结构的强度，这两个组成部分或多或少都有影响力。基于这一思想，我们提出了扩展所有的标准中心性措施定义的网络没有社区结构的模块化网络。所谓的“模块中心性”是一个二维的向量。它的第一个组件量化了节点在其社区中的局部影响力，而第二个组件量化了其对网络其他社区的全球影响力。为了说明模块中心性扩展的有效性，与标量对应的传染病过程设置进行比较。模拟结果使用易感-感染-被感染（SIR）模型的合成网络与控制的社区结构，可以得到一个清晰的想法社区结构的强度和主要类型的影响（全球/本地）之间的关系。此外，在真实网络上的实验证明了这种方法的优点。
2018-10-12 cs.SI physics.soc-ph
AOC; Assembling Overlapping Communities
通过发现中尺度结构，社区发现方法有助于理解复杂网络。然而，许多社区发现方法依赖于不相交的聚类技术，其中节点成员资格仅限于一个社区或集群。这种严格的要求限制了包容性地描述社区的能力，因为一些节点可能被合理地分配给许多社区。我们之前已经报道过迭代K核心聚类（IKC），这是一个可扩展的模块化管道，可以从科学文献中发现不相交的研究社区。我们现在提出组装重叠集群（AOC），这是一种用于重叠社区的补充元方法，可以解决不相交的集群问题。我们提出了在超过1300万个节点的网络上使用AOC的研究结果，该网络捕获了生物学中细胞外囊泡非常快速增长领域的最新研究。
2022-10-04 cs.SI
Tracking Top-K Influential Vertices in Dynamic Networks
网络中的影响力传播有着丰富的应用，并在文献中得到了广泛的研究。然而，只有非常有限的初步研究解决了处理真实网络中高度动态变化的挑战。在本文中，我们解决的问题，跟踪顶部$k$有影响力的顶点在动态网络中，其中的动态变化被建模为一个流的边缘权重更新。在常用的线性阈值（LT）模型和独立级联（IC）模型下，我们解决了问题的两个基本版本：跟踪最具影响力的$k$个体和寻找最佳$k$种子集以最大化影响扩散（影响力最大化）.我们采用基于轮询的方法，并保持随机RR集的样本，以便我们可以近似的顶点的影响，可证明的质量保证。众所周知，在网络的动态变化上更新RR集可以通过储层采样方法容易地完成，因此关键的挑战是有效地决定需要多少RR集来实现良好的质量保证。我们使用两个简单的信号，这两个都可以在$O(1)$时间访问，以决定一个适当的RR集的数量。我们证明了我们的方法的有效性。对于这两个任务，在我们的方法中产生的误差只是地面真理的乘法因子。对于影响力最大化，我们还提出了一个有效的查询算法，找到的$k$种子，这是一个数量级的速度比国家的最先进的查询算法在实践中。除了全面的理论结果外，我们在大型真实网络上的实验结果清楚地证明了我们算法的有效性和效率。
2018-03-05 cs.SI
Liars are more influential: Effect of Deception in Influence Maximization on Social Networks
在社交网络中发现有影响力的用户，称为影响力最大化问题，是一个重要的图挖掘问题，在信息传播、市场广告、谣言控制等领域有着广泛的应用。社交网络中有影响力的用户检测问题在文献中有很多研究。尽管目前的方法在许多不同的应用中得到了成功的应用，但它们假设用户彼此诚实，而忽略了欺骗在社交网络上的作用。另一方面，在社交网络中，欺骗似乎是令人惊讶的普遍现象。本文研究了社交网络上欺骗对影响力最大化的影响。我们首先对社交网络中的欺骗进行建模。然后，我们在这些网络上的意见动力学模型，考虑到欺骗感谢最近的意见动力学模型通过层拉普拉斯。然后，我们扩展了两个有影响力的节点检测方法，即拉普拉斯中心性和DFF中心性，层拉普拉斯测量欺骗的影响，影响力最大化。我们在合成网络和真实网络上的实验结果表明，在社交网络中，说谎者比诚实的用户更有影响力。
2022-03-21 cs.SI math.AT
Leveraging local h-index to identify and rank influential spreaders in networks
复杂网络中影响节点的识别因其重要的理论和实际应用价值而受到越来越多的关注。传统的度中心性、介数中心性、贴近度中心性、核心度中心性等方法在检测影响节点时都存在或多或少的不足，相关文献对此进行了阐述。最近，h指数，这是用来衡量科学家或学者的出版物的生产力和引文影响，已被引入到网络世界，以评估一个节点的传播能力。然而，该方法分配了太多具有相同值的节点，这导致在区分这些节点的实际影响时的分辨率限制问题。本文提出了一种局部h-指数中心性（LH-指数）方法来识别和排序网络中的影响节点。LH指数方法同时考虑了节点本身及其邻居的h指数值，这是基于节点连接到更有影响力的节点也会有影响力的想法。根据随机SIR模型在四个真实网络和几个模拟网络中的仿真结果，证明了LH指数方法在识别网络中影响节点方面的有效性。
2017-09-15 cs.SI physics.soc-ph
Identifying Influential Brokers on Social Media from Social Network Structure
本研究通过对比源头传播者与中心节点，利用三个社交媒体数据集分析特征，发现多数源头传播者并非中介者，且中心节点重叠小，进而提出基于节点嵌入的预测模型，有效识别有影响力的中介者。
2022-08-01 cs.CY cs.SI
Quarantined! Examining the Effects of a Community-Wide Moderation Intervention on Reddit
当一个社区一再违反规则时，社交媒体平台是否应该凌驾于社区的自我监管之上？他们可以考虑采取什么行动？鉴于这一争论，平台已经开始尝试更温和的替代方案，以取代彻底的禁令。我们研究了一个这样的干预所谓的干预，阻碍直接存取和促进有争议的社区。具体来说，我们提出了两个案例研究，当Reddit隔离有影响力的社区r/TheRedPill（TRP）和r/The_Donald（TD）时发生了什么。使用超过8500万Reddit帖子，我们应用因果推理方法来检查隔离对TRP和TD的影响。我们发现，隔离使得招募新成员变得更加困难：TRP和TD的新用户流量分别下降了79.5%和58%。尽管有了抵制，但现有用户的厌女症和种族主义水平仍然没有受到影响。最后，我们通过反思这种设计摩擦在限制有毒社区影响方面的有效性，并讨论了内容适度的更广泛影响。
2021-10-05 cs.HC cs.SI
Complex Networks, Communities and Clustering: A survey
本文是对复杂网络社区和聚类文献的广泛调查。复杂网络描述了自然界和社会中广泛存在的各种系统，特别是由大量高度互联的动态实体组成的系统。像真实网络一样，复杂网络也可以有社区结构。复杂网络中社团的发现和识别有多种方法和算法。一些复杂网络具有聚类性或网络传递性。复杂网络领域的一些重要概念是小世界和规模鲁棒性，度分布，聚类，网络相关性，随机图模型，网络增长模型，网络动力学过程等。当前复杂网络社区的一些研究领域是社区演化，重叠社区，有向网络社区，社区表征和解释，为通过聚类进行网络社区发现而提出的许多算法或方法是基于最小割的算法、基于分层连通性的算法、原始GirvanNewman算法、模块化最大化的概念、利用来自信息和编码理论的度量的算法以及基于团的算法的修改版本或从这些概念中得到启发。
2015-03-21 cs.SI
Communities in Preference Networks: Refined Axioms and Beyond
Borgs et al. [2016]研究了偏好网络中社区的基本要求。他们定义了关于社区功能的六个公理，即，社区发现规则。虽然具有优雅的属性，但这个公理系统的实用性受到检查两个关键公理的棘手性的影响，因此Borgs等人[2016]中没有报道非平凡的一致社区函数。通过以自然的方式调整这两个公理，我们提出了两个新的公理，它们是有效可检查的。我们表明，原来的公理系统的理想的性质被保留。更重要的是，新的公理提供了一个通用的方法来构建一致的社区功能。我们进一步找到了一个自然的一致的社区功能，也是可验证和采样，回答了一个公开的问题，在文献中。
2016-12-15 cs.SI
Social Network Conceptualization and Operationalization of Hierarchy Within Therapeutic Communities
在美国，物质使用障碍康复的治疗社区（TC）治疗模式在很大程度上依赖于这样一个假设，即同龄人充当导师，肯定与治疗模式规范一致的行为，并纠正与这些规范相反的行为。尽管这是技术合作模式的基础，但在明确概念化和可操作化这一层次结构方面做的工作很少。在这篇手稿中，我们填补了文献中的空白，提出了一个新的概念化的层次结构的TC背景下，完成了补充测量绘制从社会网络分析领域。有了这个理解和研究TC内部层级的新框架，我们可以提出并严格回答一系列以前未被研究过的新问题。
2021-01-13 cs.SI
Comparison of Communities Detection Algorithms for Multiplex
多重图是同一顶点集上的一组图，即$\{G(V,E_1),\ldots,G(V,E_m)\}$。它是一个广义的图模型的多个顶点之间的平行边的关系。本文综述了现有的多路复用的社区检测算法，并对它们进行了比较分析。
2014-06-09 cs.SI physics.soc-ph
Influence Maximization in Social Networks: A Survey of Behaviour-Aware Methods
本文针对当前社交网络影响力最大化研究中缺乏行为感知方法全面综述的空白，梳理相关方法并提出分类体系，填补了该领域的研究缺口。
2023-05-04 cs.SI
An Approximate Marginal Spread Computation Approach for the Budgeted Influence Maximization with Delay
本文研究了时滞约束影响力最大化问题，这方面的研究文献有限。我们提出了一个近似的边缘扩散计算\mbox{-}为基础的方法来解决这个问题。所提出的方法已经实现了三个基准的社会网络数据集和所获得的结果进行了比较，与现有的方法从文献中。实验结果表明，该方法能够选择种子节点，从而在合理的计算时间内产生更多的有影响力的节点。
2020-05-24 cs.SI
Mapping the Landscape of AI-Driven Human Resource Management: A Social Network Analysis of Research Collaboration
本研究采用社会网络分析和TOPSIS方法，分析了AI驱动的人力资源管理领域的合著网络，揭示了核心研究主题、关键合作社群及区域与机构合作模式。
2024-12-27 cs.SI
Automatic Detection of Influential Actors in Disinformation Networks
MIT Lincoln Laboratory（麻省理工学院林肯实验室）；Fox School of Business, Temple University（天普大学福克斯商学院）；Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学丘成桐数学科学中心）；Department of Statistics, Harvard University（哈佛大学统计系）
数字通信和社交媒体的武器化，以巨大的规模，速度和范围开展虚假信息活动，为识别和打击敌对影响行动（IO）提出了新的挑战。本文提出了一个端到端的框架，以自动检测虚假信息的叙述，网络和有影响力的演员。该框架集成了自然语言处理、机器学习、图形分析和一种新颖的网络因果推理方法，以量化单个参与者在传播IO叙事中的影响。我们展示了其在真实世界的敌对IO活动中的能力，这些活动包括在2017年法国总统选举期间收集的Twitter数据集，以及Twitter在广泛的IO活动（2007年5月至2020年2月）中披露的已知IO帐户，超过50，000个帐户，17个国家和不同的帐户类型，包括巨魔和机器人。我们的系统以96%的准确率，79%的召回率和96%的PR曲线下面积检测IO帐户，绘制出突出的网络社区，并发现高影响力帐户，这些帐户根据活动计数和网络中心性逃脱了传统影响力统计的镜头。结果得到了来自美国国会报告，调查性新闻和Twitter提供的IO数据集的已知IO帐户的独立来源的证实。
2021-01-07 cs.LG cs.SI stat.AP
Emergence of influential spreaders in modified rumor models
在过去十年中，在线社交网络的使用激增，这证明了当前的谣言传播模型为了重现信息的传播方式，忽略了一些基本要素。特别是，最近的文献表明，这些模型未能再现这样一个事实，即网络中的某些节点在传播信息时具有影响力。在这项工作中，我们介绍了两种机制，目的是填补理论和实验结果之间的差距。第一个模型引入了传播者并不总是活跃的假设，而第二个模型则考虑了无知者对传播谣言不感兴趣的可能性。在这两种情况下，从数值模拟的结果显示出更高的粘附到真实数据比经典的谣言传播模型。我们的研究结果揭示了大型社会系统中信息和思想传播的机制，并为更现实的扩散模型铺平了道路。
2012-09-06 cs.SI physics.soc-ph
A Web-Scale Analysis of the Community Origins of Image Memes
最受欢迎的网络文化产物（如图像模因）来自哪里？媒体叙事表明，文化创新往往起源于边缘社区，然后扩散到主流核心;行为科学表明，在边缘和核心之间架起桥梁的中间网络位置特别有可能产生许多有影响力的文化创新。研究还没有完全判断这些预测，因为以前的工作集中在个别平台，如Twitter;然而，任何单一的平台只是一个小的，不完整的一部分，更大的在线文化生态系统。在本文中，我们执行的起源和扩散的图像模因在网络规模的第一次分析，通过一个月的爬行所有索引的在线社区，主要是共享模因图像与英文文本覆盖。我们的研究结果表明，在网络的核心社区起源最高度扩散的图像模因：网络中心的前10%的社区起源的模因，产生62%的图像模因扩散事件在网络上。零膨胀负二项回归证实，即使在控制社区规模和活动水平的情况下，来自核心社区的模因也比来自外围社区的模因更容易扩散。然而，按照传统方法仅在一个大型社区Reddit中测试同一问题的复制分析发现回归系数颠倒-强调了参与网络规模，跨社区分析的重要性。这项工作的生态系统层面的观点将网络定位为高度集中的文化产物（如图像模因）的生成器。
2022-04-11 cs.HC cs.SI
Literature Survey on Interplay of Topics, Information Diffusion and Connections on Social Networks
研究人员试图对在线社交网络上的信息传播、话题趋势和生命周期进行建模。他们调查了内容，社会联系和社区，熟悉度和行为相似性在这方面的作用。当前的文章提出了一个调查的代表性模型，执行主题分析，捕捉信息扩散，并探讨在线社交网络的背景下的社会联系的属性。文章最后提出了一系列开放性问题和未来研究兴趣的可能方向。本文旨在为研究者识别当前的文献，并探讨改进艺术的可能性。
2017-06-03 cs.SI
Interest communities and flow roles in directed networks: the Twitter network of the UK riots
方向性是许多复杂网络中的一个关键因素，在这些网络中，信息、能量或影响力得以传递。在这种有向网络中，分析流量（而不仅仅是连接的强度）对于揭示网络的重要特征至关重要，如果忽略连接的方向，这些特征可能会被忽略。我们在这里展示了一个基于流的方法，通过研究网络中最有影响力的Twitter用户在2011年英国骚乱的网络社区检测。首先，我们使用有向马尔可夫稳定性来提取网络在不同粗糙度下的兴趣社区描述，即，包含和加强信息流的节点组。这样的兴趣社区揭示了根据位置、职业、雇主和主题的用户分组。流的研究还使我们能够生成一个兴趣距离，这提供了一个个性化的网络中的注意力视图，从任何给定的用户的有利位置来看。其次，我们分析的配置文件的传入和传出的长距离流与基于角色的相似性和新的松弛最小生成树算法的组合方法，揭示了在网络中的用户可以分为五个角色。这些流角色超越了标准的领导者/追随者二分法，并且不同于基于常规/结构等同的分类。然后，我们表明，兴趣社区属于不同的信息组织特征的不同组合的用户角色，反映他们内部的对话质量。我们的通用框架可以用来提供洞察流是如何产生的，分布，保存和消费有向网络。
2014-10-08 cs.SI physics.soc-ph
Online reactions to the 2017 'Unite the Right' rally in Charlottesville: Measuring polarization in Twitter networks using media followership
我们研究了2017年8月在弗吉尼亚州夏洛茨维尔举行的“团结右翼”集会后的Twitter对话，使用网络分析和数据科学工具。我们使用Twitter上的媒体关注度和主成分分析（PCA）来计算一维轴上的“左”/“右”媒体评分来表征节点。然后，我们使用这些分数，与转推关系相结合，来研究一个由大约30万个使用#夏洛茨维尔标签进行通信的账户组成的转推网络的结构。转推网络是急剧极化的，相对于媒体PCA分数的符号，具有0.8的反推系数。社区发现使用两种方法，一个鲁汶方法和信息地图，产生很大程度上同质社区的左/右节点组成。当比较推文内容时，我们发现关于“特朗普”的推文在左翼和右翼都很普遍，尽管伴随的语言并不奇怪。在左翼社区中具有较大程度的节点包括与不同领域相关的账户，包括激进主义，商业，艺术和娱乐，媒体和政治。对唐纳德·特朗普的支持是右翼社区的一条共同主线，将社区与引用白人至上主义仇恨符号的账户、具有另类右翼影响力人物的社区以及最大的右翼社区（包括Twitter账户FoxNews）联系起来。
2019-10-09 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Fast unfolding of communities in large networks: 15 years later
本文回顾Louvain方法提出15年来的发展，概述其推广、改进及除模块度外的质量函数，总结其在社区检测中的核心贡献。
2023-11-10 cs.SI physics.soc-ph
Social Bootstrapping: How Pinterest and Last.fm Social Communities Benefit by Borrowing Links from Facebook
如何开发一个新的在线社区，让每个用户都能高度参与，并促进社会互动？许多网站提供交友功能，帮助用户从Facebook或Twitter等已建立的网络复制链接，从而在网站上引导社交网络。本文量化了这种社会引导在何种程度上是有效的，以提高网站的社会体验。首先，我们开发了一个风格化的分析模型，该模型表明复制倾向于产生一个巨大的连接组件（即，连接的社区），并保持诸如互惠性和聚类的属性，直到线性乘法因子。其次，我们使用来自两个网站Pinterest和Last.fm的数据，以经验方式比较从Facebook复制的链接与本地创建的链接的子图。我们发现，复制的子图有一个巨大的组件，更高的互惠性和聚类，并确认复制的连接看到更高的社会互动。然而，随着用户变得更加活跃和有影响力，复制的需求减少了。这些用户倾向于在网站上创建本地链接，链接到与他们比Facebook朋友更相似的用户。我们的研究结果为理解如何从已建立的社交网络引导通过增强社交互动来帮助吸引新用户提供了新的见解。
2014-03-24 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Systematic comparison between methods for the detection of influential spreaders in complex networks
影响最大化是寻找网络中的节点集合，使网络上发生的传播过程的爆发规模最大化的问题。这个问题的解决方案对于营销和政治活动中的战略决策非常重要。典型的设置包括在非常大的网络中识别初始传播者的小集合。这种设置使得优化问题在计算上对于同时考虑关于网络拓扑和传播动态的信息的标准贪婪优化算法是不可行的，仅将空间留给基于仅依赖于网络的几何形状的剧烈近似的启发式方法。关于这个主题的文献是大量的纯拓扑方法，用于识别网络中有影响力的传播者。然而，目前还不清楚这些方法离最佳状态有多远。在这里，我们进行了系统的测试的性能的众多启发式方法识别有影响力的传播者。我们量化了各种方法在100个真实网络的语料库上的性能;语料库由足够小的网络组成，可以应用贪婪优化，因此该算法的结果可以用作分析其他方法在同一网络语料库上的性能所需的基线。我们发现，相对简单的网络指标，如自适应度或接近中心度，能够实现非常接近基线值的性能，从而为在大规模问题设置中使用这些指标提供了良好的支持。
2019-10-22 cs.SI physics.soc-ph
Leveraging local network communities to predict academic performance
20多年来，学生协作网络的社会网络分析一直关注学生的中心性，以预测学习成绩。尽管越来越多的社会学文献支持学业成功具有传染性，但仅仅识别网络中的核心学生并不能捕捉到同伴互动如何促进学业成功在整个网络中的传播。因此，我们提出了新的预测，治疗学术成功的传染病，通过识别学生的学习社区，包括最有可能影响学生的表现在一门课程的同行。我们评估这些学习社区的重要性，预测学术成果在介绍大学统计课程与103名学生。特别是，我们观察到，通过包括这些学习社区预测器，所得到的模型是正确模型的可能性是文献中当前最先进的中心网络模型的68倍。
2018-10-10 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
A paradox in community detection
最近的研究表明，几乎所有旨在识别网络中社区的算法都受到相同的主要限制的影响：如果内部和外部节点度之间的差异的平均值不超过严格的正值，则不可能检测到社区，即使这些社区是明确定义的，在文献中称为可检测性阈值。在这里，我们反直觉地表明，这个阈值的值是成反比的社区的内在质量：明确定义的模块的检测，因此比定义不明确的社区的识别更困难。
2014-05-06 cs.SI physics.soc-ph
Network Analysis of the Egyptian Reddit Community
Egypt-Japan University of Science and Technology（埃及日本科学技术大学）；Alexandria University（亚历山大大学）
本文通过网络分析方法研究埃及Reddit社区的结构特性与信息流动，揭示社区动态及关键用户影响。
2026-03-24 cs.CY cs.SI
Overlapping Community Detection by Online Cluster Aggregation
我们提出了一个新的在线算法检测重叠社区。主要成分是修改的在线k-均值算法和一种新的方法来模拟社区重叠。大型基准图的评价表明，发现的社区的质量相比，在最近的文献中的几种方法，而运行时间显着改善。
2015-04-26 cs.LG cs.SI physics.soc-ph
Community Structures in Information Networks for a Discrete Agent Population
社区是社交网络的一个重要特征。本文的目的是提出一个数学模型来研究社交网络中的社团结构。为此，我们考虑社会网络的一个特殊情况，即信息网络。我们假设有一群对获取内容感兴趣的代理。代理在他们感兴趣的内容类型方面有所不同。代理的目标是形成社区，以最大限度地提高其获取和生产内容的效用。我们用这个模型来描述社区的结构，在这种情况下出现的纳什均衡。在本文中提出的工作概括了在文献中获得的连续代理模型的情况下，一个离散的代理人口模型的情况下的结果。我们注意到，一个离散的代理集更准确地反映了现实生活中的信息网络，并需要为了获得更多的见解社区结构，例如在一个社区内的连接（图结构），以及在一个社区内的信息传播。
2020-04-12 cs.SI
Dynamics of node influence in network growth models
在文献中已经提出了许多类的网络增长模型来捕捉真实世界的复杂网络。现有的研究主要集中在这些模型的全局特性，例如，度分布我们的目标是将重点转向从单个节点的角度研究网络增长动力学。在本文中，我们研究如何在网络增长模型中的节点影响力的度量行为随着时间的推移，随着网络的发展。这个度量，我们称之为节点可见性，捕获节点形成新连接的概率。首先，我们对三种流行的网络增长模型进行了调查-偏好连接，添加剂和乘法健身模型;并主要研究“有影响力的节点”或“领导者”，以了解他们的可见性如何随着时间的推移而演变。随后，我们考虑了一个通用的适应度模型，并观察到乘法模型在允许有影响力的节点保持其可见性，同时使新节点在网络中获得可见性之间取得了平衡。最后，我们观察到，一个空间增长模型与乘法健身可以削减有影响力的节点的全球范围内，从而允许出现的“本地领导者”的网络中的多样性。
2020-09-01 cs.IR cs.SI
Optimizing Edge Sets in Networks to Produce Ground Truth Communities Based on Modularity
我们考虑两个新的问题，边添加或删除的模块化的分区（或社区结构）在网络中的影响。第一个问题寻求添加边以强制所需的分区是最大化模块性的分区。第二个问题寻求找到一个网络的稀疏表示，该网络具有与原始网络相同的具有最大模块度的划分。我们提出了整数规划公式、行生成算法和启发式算法来解决这些问题。此外，我们还展示了模块化的反直觉行为，这使得一般网络的开发变得困难。然后，我们提出了从文献中选择的社会和非法网络的结果。
2022-03-03 cs.SI math.OC
Topic Lifecycle on Social Networks: Analyzing the Effects of Semantic Continuity and Social Communities
Twitter上的话题生命周期分析是研究Twitter话题从诞生到生命周期直至消亡的一个分支，已经获得了巨大的主流研究人气。在文献中，主题通常被视为（a）主题标签（独立于其他主题标签），（b）短时间内的关键字突发或（c）由高级文本分析方法（如潜在狄利克雷分配（LDA））捕获的潜在概念空间之一。前两种方法无法识别不同用户使用不同主题标签来表达相同概念（语义相关）的主题，而第三种方法错过了用户通过主题标签表达的明确意图。在我们的工作中，我们使用一个基于词嵌入的方法来聚类不同的主题标签在一起，和时间并发的主题标签的使用，从而形成主题（一组语义和时间相关的主题标签）。我们描述了社会团体在主题集群中的参与，并分析了主题集群的生命周期与这种参与。我们获得了关于社区和时间上主题复杂演变的第一种新颖见解：社区内主题在标签上的时间变形，标签如何在某些社区中死亡，但在其他一些社区中变形为其他一些标签（这是一种社区级现象），以及特定社区如何采用特定的标签。我们的工作是在社区中的主题生命周期建模和理解的空间的基础：它重新定义了我们对主题生命周期的理解，并表明主题生命周期的社会边界是根深蒂固的社区行为。
2018-01-18 cs.SI physics.soc-ph
Maximum Coverage and Maximum Connected Covering in Social Networks with Partial Topology Information
病毒式营销活动寻求招募最有影响力的个人来覆盖最大的目标受众。这可以被建模为研究充分的最大覆盖问题。当被招募的节点被连接时，存在相关的问题。它被称为最大连通覆盖问题。这个问题确保了有影响力的节点之间的协调，这些节点是营销活动的骨干。在这项工作中，我们对这两个问题都感兴趣。大多数相关文献都假设网络拓扑结构的知识。即使在这种情况下，问题也是NP难的。在这项工作中，我们提出的算法的最大连通覆盖问题和最大覆盖问题的不同知识水平的网络拓扑结构。我们量化了这些算法与局部和全局贪心算法之间的差异。
2013-12-27 cs.SI physics.soc-ph
Who With Whom And How?: Extracting Large Social Networks Using Search Engines
社会网络分析在各种应用中被利用，例如识别有影响力的实体，检测具有特殊兴趣的社区，以及确定信息和创新的流动。然而，从非结构化Web内容中提取社交网络的现有方法不能很好地扩展，并且仅适用于小图。在本文中，我们介绍了新的方法，基于查询的搜索引擎挖掘，使有效的提取社交网络从大量的Web数据。为此，我们在短语查询中使用模式来检索实体连接，并采用自举方法迭代扩展模式集。我们在不同领域的实验评估表明，我们的算法提供了高质量的结果，并允许可扩展和高效的社会图建设。
2017-01-28 cs.IR cs.SI
Social Status and Communication Behavior in an Evolving Social Network
个人在多大程度上可以对在线社区中的信息传播和意见动态施加影响，这在很大程度上取决于他们的社会地位。因此，通过预测社区中有影响力的用户的社会地位来识别该社区中有影响力的用户的需求很高。此外，了解不同社会地位的人的行为，可以揭示社交网络中的互动动态。在本文中，我研究了一个不断发展的在线社交网络起源于一个在线社区的大学生和我解决的问题，预测用户的社会地位，表示为他们的PageRank，根据观察到的行为，即行为图案的重复出现的时间序列的频率。我表明，具有不同值的PageRank的个人表现出不同的行为，即使在最初的几周，因为在线社区的成立，它是可以预测未来的PageRank值的行为图案的频率与高精度。
2018-10-23 cs.SI physics.soc-ph
Community Detection Algorithm Evaluation using Size and Hashtags
了解社交媒体中的社区结构至关重要，因为它有着广泛的应用，如朋友推荐、链接预测和协同过滤。然而，在文献中没有广泛接受的社区定义。现有的工作使用结构相关的指标，如模块化和功能相关的指标，如地面真理来衡量社区发现算法的性能，而忽略了一个重要的指标，社区的大小。[1]建议在社交媒体上有密切联系的社区的规模应限制在150人以内。正如我们在本文中所发现的，许多流行的社区发现算法所获得的大多数社区要么非常小，要么非常大。太小的社区没有实际价值，太大的社区包含弱连接，因此不稳定。在本文中，我们比较各种社区发现算法考虑以下指标：社区的大小，社区的覆盖率，扩展模块化，三角参与率，和用户在同一社区的兴趣。我们还提出了一个简单的集团为基础的算法社区发现作为比较的基线。实验结果表明，我们提出的算法和公认的不相交算法InfoMap在所有的指标表现良好。
2016-12-11 cs.SI physics.soc-ph
