Detecting Strong Ties Using Network Motifs
在社交和信息网络中检测用户之间的强联系是一项基本操作，可以提高许多个性化和排名任务的性能。强关系边缘通常容易从社交网络中获得，因为用户通常通过诸如关注和消息传递之类的特征参与多个重叠网络。这些网络在规模、密度和所载信息方面可能差别很大。这种设置导致了一个自然的强关系检测任务：给定一小部分标记的强关系边缘，在网络的其余部分中检测未标记的强关系的效果如何？由于成对关系属性数据的可用性不足，以及电话联系人等强关系网络的稀疏性，这项任务对于Twitter网络变得特别艰巨。考虑到这些挑战，一种自然的方法是使用结构网络特征来完成任务，这些特征是通过{ \em组合}强边和“弱”边产生的。在这项工作中，我们通过对Twitter数据的实验证明，仅使用这种结构网络特征就足以以高精度检测强关系。这些结构网络的特点是从存在和频率的小网络图案结合强和弱的关系。我们观察到，使用图案大于三合会缓解稀疏性问题，出现较小的图案，既由于增加组合的可能性，以及受益于强烈的搜索超越自我网络。从经验上讲，我们观察到，并非所有的图案都是同样有用的，并且需要从组合边缘仔细构造，以便有效地进行强领带检测。最后，我们加强了我们的实验结果，提供了理论依据，表明为什么将这些较大的图案作为特征可以提高种植图模型的性能。
2017-03-27 cs.SI physics.soc-ph
Keep Your Friends Close and Your Facebook Friends Closer: A Multiplex Network Approach to the Analysis of Offline and Online Social Ties
社交媒体允许人们在网上进行前所未有的互动。然而，人类社会行为的一个基本方面是人们倾向于将自己与志同道合的人联系起来，形成在线和离线的同质社交圈。在这项工作中，我们应用了一个新的模型，使我们能够区分不同强度的社会关系，并观察在74名大学生的在线和离线社交网络中，关于政治，音乐，健康，住宅部门和大学一年的同质性证据。我们提出了一个多路复用网络的方法，社会关系的强度，在这里应用到移动通信数据-电话，短信，并共同定位，使我们能够通过考虑学生之间利用的通信渠道的数量来确定维度的关系。我们发现，强的社会关系的特点是最大限度地利用沟通渠道，而弱的关系，最小的使用。我们能够识别75%的亲密友谊，90%的弱关系，以及90%的Facebook友谊。然后，我们表明，较强的关系表现出更大的配置文件的相似性比较弱的。除了在政治和健康方面的社会圈子高度同质性，我们观察到音乐，住宅部门和大学一年的强烈同质性。尽管Facebook友谊高度依赖于居住地和年份，但学生的在线社交圈而不是线下社交圈中可以发现不太同质的内容，尤其是在政治和音乐方面。
2014-03-31 cs.SI physics.soc-ph
Social features of online networks: the strength of intermediary ties in online social media
如今，越来越多的社交互动使用在线社交媒体作为沟通渠道。最近的世界性事件，如西班牙的社会运动或中东的起义，突出了它们促进人与人之间协调的能力。在线网络一般显示出丰富的内部结构，用户可以选择不同类型和强度的互动。尽管如此，关于在线互动的社会价值仍然存在一些悬而未决的问题。例如，拥有数百万在线朋友的用户的存在使人怀疑这些关系的相关性。在这项工作中，我们专注于Twitter，最流行的在线社交网络之一，并发现由基本类型的连接所形成的网络是有组织的群体。使用者的活动与这些群体所决定的景观相一致。此外，Twitter对不同类型交互的区分使我们能够在在线和离线社交网络之间建立一种平行性：个人互动更有可能发生在群组的内部链接上（强关系的弱点），传递新信息的事件优先通过连接不同群体的链接（弱关系的强度）或更多地通过链接连接到属于充当经纪人的几个组的用户（中介关系的强度）。
2012-02-08 cs.SI physics.soc-ph
Bipartite Network Model for Inferring Hidden Ties in Crime Data
某些罪行几乎不是由个人犯下的，而是由一群同伙和附属人员精心组织的，他们彼此之间的联系很松散，由一个或一小群个人协调整体行动。要了解犯罪集团的组织结构，一个共同的出发点是查明罪犯及其同伙。在许多犯罪数据集中，罪犯之间没有直接联系。在本文中，我们调查犯罪数据中的联系和社区结构，以了解传统和网络犯罪分子的运作，并预测有组织犯罪网络的存在。我们的贡献是双重的：本文提出了一个二分网络模型，用于推断发起非法交互的行为者和受交互影响的对象之间的隐藏联系，然后使用标准网络算法进行结构和社区分析，在两个案例研究中对该方法进行了验证。顶点级指标和社区分析结果表明，我们的工作在理解有组织犯罪网络的运作和结构方面具有重要意义，这些网络在数据中并不明显。识别这些群体并映射它们之间的关系对于未来制定更有效的破坏战略至关重要。
2015-10-08 cs.SI physics.soc-ph
Can We Talk? An Exploratory Study of Gender and Network Ties in a Local Government Setting
我们探讨了性别和正式组织地位对讨论关系形成的影响。网络数据，收集通过调查雇员从一个市政组织在美国，获得了92%的响应率（n=143）。指数随机图建模的结果表明，女性主管更有可能发送讨论的关系，而妇女一般更有可能收到讨论的关系。这些探索性的结果表明，女性在工作讨论中可能被认为更平易近人，但作为主管则不然。最后，研究结果表明，在讨论网络中，性别具有一致的同质性效应。
2022-10-20 cs.SI
The Ties that Bind Networks: Weak Ties Facilitate the Emergence of Collective Memories
从家庭到国家，社会群体中的个体之间的联系是他们共享信仰、规范和记忆的程度。虽然当地的群体沟通的个人可以维持共享的记忆和规范，社区的特点是孤立的派系容易受到信息碎片化和极化动态。我们在实验室创建的社区中进行实验操作，以研究会话互动的时间动态如何塑造集体记忆的形成。我们表明，当个人桥梁集团（即，弱联系）在一系列网络化交互中的早期进行通信，与当个体首次在集团内交互时相比，社区达到更高的记忆收敛（即，强关系）。我们发现，这是由于信息多样性和累积重叠随着时间的推移之间的权衡。通过使用数据校准模型，我们将这些发现扩展到更大，更复杂的网络结构。我们的方法提供了一个框架来分析和设计通信网络中的干预措施，以优化共享记忆并减少信息泡沫和两极分化的可能性。
2017-05-19 cs.SI
Negative Ties Highlight Hidden Extremes in Social Media Polarization
本研究通过符号网络分析西班牙社交媒体Meneame，发现纳入负面联系能揭示无符号网络无法区分的意识形态极端用户，从而更全面地理解在线极化。
2025-07-16 cs.SI physics.soc-ph
Bridging Online and Offline Social Networks: Multiplex Analysis
我们表明，三个基本的演员特征，即归一化的互惠性，三个周期，和三胞胎，可以表示使用一个统一的框架，这是基于计算与演员的两个集合之间的相似性指数：她/他的朋友的集合和那些考虑她/他作为一个朋友的集合。这些指标扩展到多路复用网络，然后计算两个友谊网络收集数据从两组本科生。我们发现，在离线通信中，强关系和弱关系（几乎）同样存在，而在在线通信中，弱关系占主导地位。此外，弱关系远不如强关系互惠。然而，在多重网络的不同层中，互惠性被保留，而三元组（用归一化的三个循环和三元组测量）不显著。
2016-05-06 cs.SI physics.soc-ph
Tie Strength Distribution in Scientific Collaboration Networks
科学越来越被团队所主导。了解科学合作的模式及其对生产力和学科发展的影响对于理解科学过程至关重要。电子书目提供了一个独特的机会，地图和调查的性质，科学合作。最近的工作表明，科学合作网络的组织模式是反直觉的：密集互联的地方集群由弱关系组成，而强关系则起着连接不同集群的作用。这种模式与许多其他类型的网络形成鲜明对比，在其他类型的网络中，强关系形成社区，而弱关系连接不同的社区。虽然有许多合作网络模型，但没有模型再现这种模式。在本文中，我们提出了一个合作网络的演化模型，它再现了现实世界中的合作网络的许多属性，包括组织的关系强度，倾斜度和权重分布，高聚类性和混合性。
2014-07-06 cs.SI physics.soc-ph
Temporal patterns behind the strength of persistent ties
社交网络由强关系和弱关系组成，它们具有非常不同的结构和动力学特性。但是，人类互动的哪些特征建立了强有力的联系？在这里，我们从实用的角度来探讨这个问题，找出社交互动的哪些特性可以使关系更加持久，从而更牢固地维持未来的社交互动。使用一个大型的纵向手机数据库，我们建立了一个预测模型，领带持久性的强度，亲密度，结构和时间模式的社会互动的基础上。虽然我们的研究结果证实，结构（嵌入性）和强度（调用次数）与领带持久性相关，我们发现，时间特征的通信事件是更好，更有效的预测领带持久性。具体来说，虽然关系中的沟通总是突发的，但我们发现，比平均水平更突发的关系更容易衰减，这表明关系强度不仅反映在网络的强度或拓扑结构中，而且还反映在个人如何在他们的关系中分配时间或注意力上。我们还发现，稳定的关系需要一个恒定的节奏，如果沟通中断的频率超过之前沟通频率的8倍，那么这种关系很可能会衰退。我们的研究结果不仅对理解社会关系的强度很重要，而且对揭示网络中不同时间尺度之间的纠缠也很重要，从微观的联系突发性和节奏到宏观的网络演化。
2017-06-19 cs.SI physics.soc-ph
Valued Ties Tell Fewer Lies, II: Why Not To Dichotomize Network Edges With Bounded Outdegrees
已经提出了各种方法来创建一个复杂网络的二进制版本与价值的关系。而不是选择一个单一的阈值二分法的默认方法，我们考虑的方法，选择最高的k出站弧从每个人，并分配一个二进制领带，因为这具有最小化的孤立的节点，否则可能是弱连接的优势。然而，模拟和真实数据集表明，这种方法比默认阈值方法更差，通常不应被视为处理有值网络。
2011-01-11 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
The strength of strong ties in scientific collaboration networks
网络拓扑结构及其与领带强度的关系可能会阻碍或增强社交网络中的信息传播。我们研究了科学合作网络中的关系强度和拓扑结构之间的相关性，并表明这些网络与普通的社交网络有很大的不同。对于后者，早先已经表明，强联系与密集的网络社区相关，而较弱的联系则充当这些之间的桥梁。因此，薄弱环节成为信息传播的瓶颈。我们发现，相反，在合著网络密集的局部社区主要由弱链接，而强链接是更重要的整体连通性。强链接的重要作用在信息传播的模拟中得到进一步强调，它们的拓扑位置被认为大大加快了传播动力学。因此，与普通的社交网络相比，权重-拓扑相关性增强了跨科学合作网络的信息流。
2012-01-11 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Investigating and Modeling the Dynamics of Long Ties
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Purdue University（普渡大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Shanghai University（上海大学）
人们普遍认为，在社交网络中，连接不同社区的社会关系--长关系在传播新信息方面发挥着至关重要的作用。然而，一些现有的网络理论和预测模型表明，长关系可能会很快消失或最终成为多余的，从而使人们对长关系的长期价值提出质疑。我们对现实世界动态网络的实证分析表明，与这种推理相反，长期关系比其他社会关系更有可能持续存在，而且其中许多关系一直作为社会桥梁发挥作用，而不是嵌入本地网络。使用一种新的成本效益分析模型结合机器学习，我们表明，长期关系是非常有益的，这本能地激励人们花费额外的努力来维持它们。这在一定程度上解释了为什么长期联系比许多现有理论和模型所提出的更持久。总的来说，我们的研究表明，有必要进行社会干预，以促进长期关系的形成，例如将不同背景的人混合在一起。
2022-04-02 cs.GT cs.LG cs.SI
Weak ties: Subtle role of information diffusion in online social networks
在线社交网络作为一种社会化媒体，在社会信息扩散中发挥着至关重要的作用。然而，由于其独特的复杂性，在线社交网络中的扩散机制不同于其他类型的网络，我们仍然不清楚。同时，很少有研究揭示在线社交网络的结构和扩散的耦合动力学。为此，在本文中，我们提出了一个模型来研究如何在网上社交网络的结构与扩散的弱联系的角度。通过在大规模在线社交网络上的数值实验，我们发现与以往的一些研究结果相比，选择弱关系优先发布并不能使信息快速扩散，而随机选择可以实现这一目标。然而，当我们逐渐去除弱联系时，即使在随机选择的情况下，信息的覆盖率也会急剧下降。通过分析和实验，对这一现象给出了合理的解释.最后，我们得出结论，弱关系在在线社交网络中的信息扩散中起着微妙的作用。一方面，它们充当了将孤立的地方社区联系在一起的桥梁，突破了信息的地方陷阱。另一方面，选择它们作为优先发布的路径并不能帮助信息在网络中进一步传播。因此，弱联系可能在控制病毒传播和实际应用中的私有信息扩散方面有所帮助。
2010-12-14 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Contrasting Effects of Strong Ties on SIR and SIS Processes in Temporal Networks
大多数真实网络的特征是连通性模式，这些模式遵循复杂的非马尔可夫动态随时间演化。在这里，我们通过研究易感-感染-易感（SIR）和易感-感染-易感（SIS）流行病模型对有记忆和无记忆的活动驱动网络（即，马尔可夫和非马尔可夫）。我们发现，虽然记忆抑制传播过程中的SIR模型，其中的流行病阈值被移动到更大的值，它起到相反的效果，在SIS的情况下，阈值降低。联系强度的异质性，以及由此带来的频繁重复联系，实际上使得毒性较低的SIS样疾病能够在紧密连接的局部集群中生存，这些集群是病毒的储存库。我们通过评估真实时间网络中这两个过程的阈值来验证这一结果。我们的研究结果证实了非马尔可夫网络动力学在动力学过程中的重要作用
2015-06-23 cs.SI physics.soc-ph
On Facebook, most ties are weak
无处不在的社会技术网络给开发人员和用户带来了新的概念和技术挑战。一个中心的研究主题是评价联系用户的关系的强度，以及他们如何促进沟通和信息的传播。社会科学在马克·格兰特提出的“弱关系强度”理论框架下对人际关系的这些方面进行了广泛的研究。13一些研究考虑了该理论是否可以扩展到Facebook等在线社交网络，表明互动数据可以用于预测关系强度。正在使用的方法需要处理用户生成的数据，由于隐私问题，这些数据通常不公开。在这里，我们提出了一个弱关系和强关系的替代定义，它只需要知道社交网络的拓扑结构（比如谁是谁在Facebook上的朋友），依赖于在线社交网络或OSN倾向于分裂成社区的事实。因此，我们建议分类为弱关系的边缘连接属于不同的社区和强关系的连接用户在同一个社区的个人。我们在一个代表Facebook社交图的大型网络上测试了这个定义，并研究了弱关系和强关系如何影响信息传播过程。我们的研究结果表明，OSN中的个体自组织创建连接良好的社区，而弱关系产生凝聚力并优化信息传播的覆盖范围。
2014-11-01 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Mesoscopic analysis of online social networks - The role of negative ties
一类网络是既有正链接又有负链接的网络。在这篇论文中，我们研究了这些网络的中观水平上正负联系之间的相互作用，即，他们的社区结构。一个社区被认为是一个紧密相连的行动者群体;因此，它没有借用任何假设从平衡理论，只是使用众所周知的假设在社区检测文献。我们发现，如果只根据积极关系（忽略消极关系）来检测社区，那么大多数消极关系已经存在于社区之间。换句话说，负联系在检测所研究的签名网络的社区中没有主要作用。此外，对于内部负联系，我们证明了大多数不平衡社区是最大平衡的，因此它们不能被划分为k个具有更高平衡性的非空子簇（k >= 2）。此外，我们发现，虽然调解人三元组++-（斗争调解人敌对）是代表性不足，它构成了相当大的一部分社区之间的三元关系。因此，社区检测和聚类算法不应忽视中介三元组。因此，如果使用仅仅基于社会平衡的聚类算法，签名网络的中观结构仍然是隐藏的。
2018-09-02 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
The dynamical strength of social ties in information spreading
我们研究人类交流的时间模式及其对社交网络中信息传播的影响。对一个国家2000万人的手机通话的分析表明，人类的交流是突发性的，并且发生在群体对话中。这些特征在信息到达方面具有相反的效果：当突发阻碍大规模传播时，对话有利于局部快速级联。为了解释这些现象，我们定义了社会联系的动态强度，这个量包含了人类交流的拓扑和时间模式。
2010-11-24 cs.SI physics.soc-ph
"A network of mutualities of being": socio-material archaeological networks and biological ties at Çatalhöyük
本文提出一种网络科学框架，通过整合考古基因组数据与物质文化，利用网络方差方法研究新石器时代遗址Çatalhöyük的生物学亲缘关系与社会组织。
2024-06-27 cs.SI physics.soc-ph
The Weakness of Weak Ties in the Classroom
格兰维特的“弱关系的力量”假设孤立的社会关系提供了有限的外部前景，而异质的社会关系使一个人的机会多样化。我们分析了迄今为止最完整的大学生互动记录（290名学生进行了大约80，000次互动-比以前在教育网络上的研究多出16倍，几乎多出3倍的学生），并将社交互动数据与学生的学业成绩进行比较。我们的第一个发现是，社会多样性与绩效呈负相关。我们的第二个发现解释了这一点：表现优异的学生在表现相似的同龄人群体中互动。学生成绩越高，这种影响越强。事实上，表现差的学生往往会发起许多短暂的互动，而与目标的表现无关。换句话说，表现差的学生对他们的社交网络表现得不自信，而高分的学生表现得不自信。我们的数据还显示，表现优异的学生建立持久的互动之前，中，低性能的，他们使用更结构化和更长的级联信息，从低性能的学生被排除在外。
2012-03-12 cs.SI physics.soc-ph
Multiplexity is temporal: effects of social times on network structure
本文提出从大规模通信元数据中推断社会时间并构建多层网络的方法，揭示联系的时间多重性，验证社会焦点理论，并发现单层联系对全局连通性的关键作用。
2024-07-08 cs.SI physics.soc-ph
Significant Ties Graph Neural Networks for Continuous-Time Temporal Networks Modeling
College of Computer；Information Science Southwest University Chongqing, China；Information Science Southwest University Chongqing, China , corresponding author
时态网络适合于对复杂演化系统进行建模。它具有广泛的应用，例如社会网络分析、推荐系统和流行病学。近年来，对这类动态系统的建模研究引起了许多领域的关注.然而，大多数现有的方法采取离散的时间网络的快照和建模具有同等重要性的所有事件。本文提出了重要关系图神经网络（STGNN），一个新的框架，捕捉和描述重要的关系。为了更好地模拟交互的多样性，STGNN引入了一种新的聚合机制来组织最重要的历史邻居的信息，并自适应地获得节点对的重要性。在四个真实网络上的实验结果证明了该框架的有效性。
2022-11-12 cs.LG cs.SI
Effects of Weak Ties on Epidemic Predictability in Community Networks
弱联系在社区网络的结构和动态中起着重要的作用。基于接触过程的传染病模型，数值研究了弱联系对传染病动力学可预测性的影响。我们首先研究了不同类型的弱联系对到达时间和疾病流行率的影响，发现小度的桥接可以增强传染病传播的可预测性。当弱联系确定后，与到达时间的变异性相比，流行率的变异性随初始种子到桥度的距离和初始种子的程度呈现出截然相反的变化趋势。更具体地说，初始种子的距离越远，初始种子的程度越大，到达时间的可预测性越好，流行率的可预测性越差。此外，我们还讨论了弱联系数对流行病变异性的影响。当弱联系数的减少导致群落强度变强时，流行变异性将发生显著变化。与中心种子和随机种子的情况相比，桥接种子的到达时间的可预测性最差，而流行率的可预测性最好。这些结果表明，到达时间的变异性总是标志着流行时间的变异性完全相反的趋势，这意味着在暴发的早期阶段不可能准确地预测传染病传播。
2012-07-04 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
The Role of Social Networks in Information Diffusion
在线社交网络技术使个人能够同时与任何数量的同龄人分享信息。要量化这些技术对信息传播的因果影响，不仅需要确定谁影响了谁，而且还需要确定在没有关于信息的社会信号的情况下，个人是否仍然会传播信息。我们研究了社交网络在在线信息扩散中的作用，并进行了一项大规模的现场实验，该实验随机暴露于2.53亿受试者中关于朋友信息共享的信号。那些暴露的人更有可能传播信息，而且比那些没有暴露的人传播信息的速度更快。我们进一步研究了强关系和弱关系在信息传播中的相对作用。我们发现，虽然较强的关系是个人更有影响力，这是更丰富的弱关系谁负责传播的新信息。这表明，弱关系可能比目前认为的在网上信息传播中发挥更大的主导作用。
2012-02-28 cs.SI physics.soc-ph
The Ambivalence of Cultural Homophily: Field Positions, Semantic Similarities, and Social Network Ties in Creative Collectives
本文利用定性，正式和统计的社会语义网络分析的混合物，以研究如何文化同质性的作品时，场逻辑满足实践。一方面，由于处于相似场域位置的个体也被强加了相似的文化取向，文化同质性在主体间社会网络纽带中再现了客观场域结构。另一方面，场域在实践中是可操作的，为了实现语用目标，占据不同场域位置的个体经常加入群体，创造性地重新解释场域施加的文化取向，并产生替代特定位置的文化相似性。利用这些新出现的相似性，文化同质性机制可能会刺激那些占据不同场域位置的成员之间的社会网络联系，从而争夺场域。我在两个创造性的集体中研究了这种文化同质性的矛盾作用，每个集体都包含了更接近文化生产领域的两极的成员。我发现不同类型的文化相似性，影响不同类型的社会网络的关系内和之间的领域的立场：词汇的相似性刺激友谊和合作关系内的立场，从而复制的领域，而隶属于相同的文化结构刺激位置之间的合作关系，从而争夺的领域。后一种效应在民族志数据的统计分析中是可见的，但在文本的定性分析中很容易被监督，因为举报人倾向于在他们明确的陈述中标记与他们立场的一致性。这突出了混合的社会语义网络分析的重要性，既敏感的地方背景下，能够揭开文化和社会之间的相互作用的机制。
2019-02-22 cs.SI
Detecting Hierarchical Ties Using Link-Analysis Ranking at Different Levels of Time Granularity
社交网络包含隐式知识，该隐式知识可用于推断在可用数据中未显式存在的层级关系。交互模式通常受用户的社会关系影响。我们提出了一种方法来推断这样的信息，适用于链接分析排名算法在不同级别的时间粒度。此外，一个投票计划是用于获得的层次关系。该方法在两个数据集上进行评估：安然电子邮件数据集，其目标是推断管理者-下属关系，以及合著者数据集，其目标是推断博士论文-论文关系。实验结果表明，该方法优于传统的方法来推断层次关系的社交网络。
2017-01-24 cs.SI physics.soc-ph
Emerging communities in networks - a flow of ties
该研究提出一种由微分方程驱动的网络社区流动搜索方法，通过带符号图划分和有限尺寸Sierpinski三角形社区识别两个实验，验证了方法可恢复连边离散性、处理重叠节点的有效性。
2015-05-23 cs.SI physics.soc-ph
Effects of Social Ties in Knowledge Diffusion: case study on PLOS ONE
为了捕捉知识扩散中的社会关系的影响，本文研究了从研究人员的合作出现的出版网络，使用引用信息作为手段来估计知识流。为此，我们分析了发表在PLOS ONE期刊上的论文，发现强有力的证据支持两个作者在合著网络中越接近，他们之间发生知识流动的概率就越大。此外，我们还发现，当涉及到知识扩散，强大的合著者的接近度比地理上的接近度更具决定性。
2016-10-28 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
When not to target negative ties? Studying competitive influence maximisation in signed networks
本文研究符号网络中竞争性影响力最大化问题，比较是否利用负面关系信息的两种策略在不同网络拓扑、资源条件和对手策略下的选票份额差异，发现资源少且对手避开负面边时收益最大，而对手无差别攻击时收益不显著，并进一步在博弈论框架下揭示利用负面关系信息有时反而会导致损失。
2025-02-04 cs.SI
Interplay of network dynamics and ties heterogeneity on spreading dynamics
网络的结构显著影响着网络上的传播现象，节点的接触分布一直被认为是影响爆发事件的关键因素。然而，有限的知识是目前可用的作用的权重的边缘上的持久性的病原体。与此同时，最近的研究表明，时间网络动态对疾病传播的影响很大。在这项工作中，我们提供了一个分析的理解，证实了数值模拟，在加权网络中的感染稳定状态的条件。特别是，我们揭示了边缘权重的异质性和动态分配的权重在网络中的关系，在推动流行病的传播的作用。在这种情况下，我们表明，当权重被动态分配到网络中的关系的异质分布是能够阻碍疾病的扩散，相反，当权重是固定的时间发生什么。
2014-07-29 cs.SI physics.bio-ph physics.data-an
The power of indirect social ties
虽然直接的社会关系已经在以计算机为媒介的社交网络的背景下得到了深入的研究，但间接关系（例如，朋友的朋友（朋友的朋友）很少受到关注。然而，在现实生活中，我们经常依靠朋友的朋友来推荐（好医生、好学校或好保姆），介绍新的工作机会，以及满足许多其他偶尔的需求。在这项工作中，我们试图1）量化间接社会关系的强度，2）验证它，和3）经验证明其有用的分布式应用程序的两个例子。我们量化的社会力量的间接关系使用（ny）的直接联系，连接两个人的力量和直觉提供的社会学文献。我们通过与其他直接的社会关系评估者的相关性比较，实验验证了所提出的度量。我们通过数据驱动的实验表明，所提出的社会强度指标可以成功地用于社会应用。具体来说，我们表明，它解决了已知的问题，在朋友到朋友的存储系统，通过解决两个以前记录的缺点：减少存储候选人和数据可用性的相关性。我们还表明，它可以用于预测社会扩散的影响，准确率高达93.5%。
2014-01-17 cs.SI physics.soc-ph
The Limits of Popularity-Based Recommendations, and the Role of Social Ties
在本文中，我们介绍了一个数学模型，捕捉一些突出的特点，推荐系统的基础上流行，并试图利用用户之间的社会关系。我们证明，在非常一般的条件下，市场总是收敛到一个稳定的状态，我们能够给出一个明确的形式。由于这一点，我们可以相当准确地告诉有多少市场是由推荐系统改变，并确定用户的力量，以影响他人。我们的理论结果与现实世界的社交网络的实验表明，社会图防止大的市场扭曲，尽管存在的高度有影响力的用户。
2016-07-14 cs.SI physics.soc-ph
The dynamics of U.S. college network formation on Facebook
在美国，许多人的终身社交网络的很大一部分是在大学里形成的。然而，我们对这种形成过程的许多方面的理解，如时间变化的作用，教育环境之间的异质性，以及大学期间形成的关系的持久性，是不完整的。为了帮助填补其中的一些空白，我们使用了2008年至2019年美国1，181所高等教育机构的社交网络的人口水平数据集，以详细了解大学网络的结构如何随时间变化。这些网络演变过程中最突出的特征是，当学生刚进入大学时，交友活动激增。在此期间形成的联系在塑造整个网络的结构和学生在其中的地位方面发挥了重要作用。随后的开始和中断从指令进一步影响新的平局形成的数量。领带形成中的同质性同样显示出随时间的变化。当学生安顿下来时，同性关系更有可能形成，而分享一个主要的刺激友谊的学生通过他们的学位进展。大学的性质，例如是否有许多学生住在校园里，也会调节这些影响。在不同的背景下和学生大学生活的不同阶段形成的联系在毕业后保持亲密关系的可能性上各不相同。总之，这些研究结果表明，教育背景介导的网络形成在多种不同的方式。
2020-11-03 cs.SI physics.soc-ph
Pay Attention to Weak Ties: A Heterogeneous Multiplex Representation Learning Framework for Link Prediction
本文提出多关系感知图神经网络MRGNN，通过层内特征传播与层间注意力投票聚合机制学习多层网络节点表示，在四个多层网络上验证了其链路预测整体准确率优于现有方法，尤其擅长预测弱连接。
2024-10-21 cs.SI
Coupling Human Mobility and Social Ties
使用从通信技术中被动收集的大量数据的研究揭示了社交网络的许多普遍存在的方面，帮助我们理解和建模社交媒体，信息传播和组织动态。最近，这些数据被贴上了地理信息的标签，使人们能够研究人类流动模式和城市科学。我们结合这两种追求，并发现社会联系中可重复的流动模式。首先，我们介绍了移动性的相似性和可预测性的措施，并在三个大的城市地区的用户群体来衡量它们。我们发现，个体的拜访模式与社会联系比陌生人更相似，更可预测，这些措施与关系强度呈正相关。移动相似性的小时变化的无监督聚类确定了三类社会关系，并表明地理位置是将社会关系置于背景中的重要特征。我们发现，一个用户的自我网络的组成，他们保持的接触类型与移动行为相关。最后，我们扩展了一个流行的流动性模型，包括基于社会联系的运动选择，并比较它的能力，再现经验测量与两个额外的模型的流动性。
2015-02-03 cs.SI physics.soc-ph
Ties That Bind - Characterizing Classes by Attributes and Social Ties
给定一组已知属于不同类的属性子图，我们如何发现它们的差异？在许多情况下，子图的集合可以相互对比。例如，它们可以被分配地面实况标签（垃圾邮件/非垃圾邮件），或者可能期望直接比较不同物种的生物网络或不同化学物质的化合物网络。在这项工作中，我们引入的问题，属于不同类别的属性子图之间的差异特征。我们定义这个特征化问题为一个分区的属性到尽可能多的组的类的数量，同时最大限度地提高所有给定的子图的总属性质量得分。我们证明了我们的属性到类的分配问题是NP难的，存在一个最佳的$(1 - 1/e)$ -近似算法。我们还提出了两种不同的更快的算法，它们在属性和子图的数量上是线性时间的。与以前只考虑属性进行表征的工作不同，在这里，我们利用属性和社会关系（即图结构）。通过大量的实验，我们比较了我们提出的算法，显示了与人类直觉一致的结果，这些结果来自亚马逊合作购买，国会法案审查和DBLP合作作者的数据集。我们还表明，我们的方法的特征子图是更好地适用于意义的区分分类方法。
2017-01-31 cs.IR cs.SI physics.soc-ph
Valued Ties Tell Fewer Lies: Why Not To Dichotomize Network Edges With Thresholds
为了对网络系统进行分析，其中个人之间的连接具有一系列值-计数，连续强度或顺序排名-一种常见的技术是根据其相对于阈值的位置对数据进行二分法。然而，有两个问题需要考虑：分析结果如何取决于阈值的选择，以及相对于固定阈值，噪声的存在对系统有什么作用。我们表明，虽然有原则的标准，保持信息从值图中的二分法的版本，他们产生这样一个广泛的二进制图，只有一小部分的相关信息将被保留。此外，虽然线性模型中的预测因子的二分化具有已知的渐近有效性损失，但是应用于时间序列模型中的网络边缘的相同过程将导致随着网络大小的增加而变得更大的效率损失。
2011-01-11 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
A small-world of weak ties provides optimal global integration of self-similar modules in functional brain networks
人脑是按功能模块组织的。这样的组织提出了一个基本的难题：模块应该足够独立以保证功能的专门化，并充分连接以绑定多个处理器以实现有效的信息传输。人们普遍认为，短长度和大的局部聚类的小世界架构可以解决这个问题。然而，在产生小世界的捷径和模块化的持久性之间存在着内在的张力;这是一种与局部聚类无关的全局属性。在这里，我们提出了一个可能的解决方案，这个难题。我们首先表明，一个修改后的渗流理论可以定义一组分层组织的模块功能的大脑网络中的强链接。这些模块是“大世界”自相似结构，因此远非小世界。然而，将较弱的联系纳入网络将其转换为一个小世界，保留了定义良好的模块的底层骨干。值得注意的是，弱关系的组织方式与理论预测的一样，以最小的布线成本最大化信息传输。这种权衡架构让人想起了社交网络的关键概念“弱关系的力量”。这样的设计为解决大脑高度模块化结构中高效信息流的悖论提供了一个自然的解决方案。
2012-05-11 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.bio-ph
Strong ties promote the epidemic prevalence in susceptible-infected-susceptible spreading dynamics
了解传播动态将有利于整个社会更好地预防和控制疾病，以及促进社会责任的信息，同时抑制破坏性的谣言。在基于网络的传播动力学中，不同权重的边可能扮演着截然不同的角色：远方的朋友通常会带来新奇的故事，而亲密的关系对于流感疫情来说风险很高。在这篇文章中，我们提出了一个加权的易感-感染-易感模型的复杂网络，其中的权重定义的两个相关联的节点的拓扑接近。每个受感染的个体被允许选择有限数量的邻居进行接触，并引入一个可调参数来控制通过高权重或低权重边缘进行接触的偏好。在六个真实网络上的实验结果表明，在传播过程中，强联系可以大大促进流行病的流行。通过与两个分别具有随机拓扑和随机重分布权重的统计零模型的比较，我们证明了权重的分布模式而不是拓扑对实验观测值的影响。进一步的分析表明，权重-权重相关性强烈影响结果：当权重-权重相关性存在时，高权重边在保持高流行率方面更显着。
2013-11-22 cs.SI physics.soc-ph
The key to the weak-ties phenomenon
本研究利用数据驱动的网络科学方法，揭示了弱连带现象背后的关键驱动因素，发现大量未知的共同朋友而非传统直觉才是该现象出现的主要原因。
2019-06-09 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
From Tokens to Ties: Network and Discourse Analysis of Web3 Ecosystems
Lucy Family Institute for Data & Society（露西家庭数据与社会研究所）；University of Notre Dame（圣母大学）
本文通过分析Web3生态系统中的网络结构与话语动态，揭示了持有行为如何推动社区从交易网络向社会嵌入生态系统转变，同时探讨了交易活动减少时叙事持续性的影响。
2026-04-20 cs.SI
Capturing the influence of geopolitical ties from Wikipedia with reduced Google matrix
国家之间的相互作用源于不同的方面，如地理邻近，贸易，社会文化习惯，语言，宗教等。地缘政治学研究一个国家的地理空间对其政治权力及其与其他国家的关系的影响。这项工作揭示了维基百科挖掘地缘政治研究的潜力。事实上，维基百科通过将不同类型的信息（例如经济，历史，政治等）链接在一起，提供了坚实的知识和国家之间的强相关性。本文的主要发现是表明，有意义的结果，国家关系的影响，可以从维基百科的超链接结构提取。我们利用一种新的随机矩阵表示的马尔可夫链的复杂有向网络称为减少谷歌矩阵理论。对于一个选定的小规模的节点集，减少谷歌矩阵集中的直接和间接链接的百万节点大小的维基百科网络到一个小的Perron-Frobenius矩阵保持全球维基百科网络的PageRank概率。我们进行了一个新的敏感性分析，利用这个减少谷歌矩阵的特点，从全球网络的国家之间的关系的影响。我们将这一分析应用于两组选定的国家（即27个欧盟国家和40个全球顶级国家）。我们表明，我们的敏感性分析，我们可以很容易地展示非常有意义的信息地缘政治从五个不同的维基百科版本（英语，阿拉伯语，俄语，法语和德语）。
2018-03-13 cs.SI physics.soc-ph
The co-evolution of emotional well-being with weak and strong friendship ties
社会关系与幸福密切相关。但这种关系的特点是什么？本研究探讨社会机制，解释社会关系如何通过社会整合和社会影响力影响福祉，以及福祉如何通过社会选择影响社会关系。我们假设，高度整合的个人--那些拥有更广泛和更密集的友谊网络的人--比其他人报告更高的情感幸福感。此外，情感幸福应该受到亲密朋友幸福的影响。最后，当个体更喜欢幸福感更高的人，以及幸福感与他们相似的人时，幸福感应该会影响友谊选择。我们测试我们的假设，使用纵向的社会网络和幸福感的117个人生活在一个研究生住宅社区的数据。应用一种新的扩展的随机行为导向模型的有序网络（有序SAOM），使我们能够详细说明和测试我们的假设弱和强绑定的友谊网络同时。结果不支持我们的社会整合和社会影响力的假设，但提供了证据的选择：具有较高的情感幸福感的个人往往有更多的强关系的朋友，并有同质化过程中的情感幸福感强关系的网络。我们的研究强调了社会关系和幸福感之间的双向关系，并证明了考虑不同社会过程中不同关系强度的重要性。
2017-05-03 cs.SI stat.AP
Information flow reveals prediction limits in online social activity
现代社会依赖于在线社交网络上的信息流，流行平台的用户会产生关于自己及其社交关系的重要行为数据。然而，目前尚不清楚在使用这些数据来预测个人的活动和兴趣时存在哪些基本限制，以及使用个人的社会关系进行预测的准确性如何。在这里，我们表明，95%的个人潜在预测准确性只需要使用他们的社会关系就可以实现，而不需要个人的数据。我们使用信息理论工具来估计Twitter用户的作品中的预测信息，提供适用于任何预测或机器学习方法的可用预测信息的上限。一个人的8-9个接触就足以获得与单独的个人相媲美的可预测性。通过测量沿着社会关系的信息流，可以看到明显的时间和社会影响，使我们能够更好地研究在线活动的动态。我们的研究结果具有明显的隐私含义：信息是如此强烈地嵌入在社交网络中，原则上，即使个人完全放弃了平台，人们也可以从他们可用的社会关系中对个人进行分析。
2019-02-09 cs.SI physics.soc-ph
The relevance of higher-order ties
本文提出阶数贡献、阶数相关性和标签组平衡三种度量，量化不同规模超链接对网络结构的贡献及其协同或冗余关系，并在董事会连锁网络和科学合作网络中发现前者呈协同贡献、后者更多冗余。
2025-03-26 cs.SI physics.soc-ph
Higher contagion and weaker ties mean anger spreads faster than joy in social media
越来越多的证据表明，与面对面的交流类似，人类的情感也会在网络社交媒体中传播。然而，这种情绪传染的机制，例如，不同的感觉是否以不太可能的方式传播，或者情绪的传播如何与社交网络相关，很少被研究。事实上，由于成本高和时空的限制，探索这一主题是具有挑战性的使用传统的问卷调查或控制实验。因为它们是大量个体的自然情感反应的收集点，在线社交媒体网站为从计算社会科学的角度解决这个问题提供了一个理想的代理。本文基于对微博中数百万条推文的分析，令人惊讶的是，我们发现愤怒比喜悦更具传染性，这表明它可以引发更多愤怒的后续推文。此外，关于在社交网络中的传播，愤怒比喜悦更容易沿着较弱的联系传播，这意味着它可以渗透到不同的社区，摆脱当地的陷阱，因为陌生人更经常分享这些内容。通过一个简单的扩散模型，我们发现，更大的传染和较弱的关系功能合作，以加快愤怒的传播。具有不同主导情绪的真实世界事件的扩散为研究结果提供了进一步的证据。据我们所知，这是第一次提出定量的长期证据，揭示了喜悦和愤怒传播机制的差异。我们的研究结果揭示了人类交流中的个人愤怒管理和控制网络空间中的集体愤怒。
2016-12-26 cs.SI physics.soc-ph
Seller-buyer networks in NFT art are driven by preferential ties
不可替代的代币（NFT）最近通过允许通过区块链交换数字资产而受到主流关注。艺术家也采用NFT来销售数字艺术。NFT的承诺之一是扩大对艺术市场的参与，这是一个传统上封闭和不透明的系统，以维持更广泛和更多样化的艺术家和收藏家。这种效应的一个关键标志是卖家-买家优惠关系的消失或至少是重要性的降低，艺术家的成功在很大程度上取决于一个收藏家的赞助。我们调查了NFT艺术品卖家-买家网络，考虑了几家画廊和一系列近40，000笔销售额，总成交量超过2.3亿美元。我们发现，NFT艺术是一个高度集中的市场，由少数成功的卖家和更少的系统买家驱动。高度集中体现在销售数量上，甚至更强烈地体现在其定价数量上。此外，我们发现，虽然在NFT艺术采用的早期阶段存在更广泛的参与市场，但在市场增长，高峰和近期下降期间，优惠关系占主导地位。我们一直发现，顶级买家平均占给定卖家购买量的80%以上。类似的趋势也适用于买家和他们的顶级卖家。我们得出的结论是，目前，NFT艺术品构成了一个高度集中的市场，由优惠的卖方-买方关系驱动。
2022-11-14 cs.SI q-fin.GN
Resilience by Structural Entrenchment: Dynamics of Single-Layer and Multiplex Networks Following Sudden Changes to Tie Costs
我们研究了一个单层和多重网络中的网络形成模型，在这个模型中，个体对社会关系、封闭三角形和溢出边有积极的激励。特别是，我们调查的冲击网络中的社会关系的成本变化后，初始均衡的影响。我们强调了结构性防御的出现：结构特征的保留，如封闭三角形和溢出边，这些特征是在历史上不同的条件下形成的，与目前推动网络进化的条件不同。这项工作具有广泛的影响，了解单层和多重网络的结构和动力学的路径依赖。
2017-08-24 cs.SI physics.soc-ph
Predicting affinity ties in a surname network
Pontifical Catholic University of Chile（智利天主教大学）；Universidad Adolfo Ibáñez（阿道夫·伊瓦涅斯大学）
本文利用智利圣地亚哥姓氏登记数据构建社会经济多关系网络，将链接预测作为知识库补全问题，证明嵌入空间邻居比事实邻居更能预测新关系，并据此解释精英内婚。
2023-06-02 cs.AI 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
Exploring Social Ties for Enhanced Device-to-Device Communications in Wireless Networks
设备到设备（D2D）通信被视为克服即将到来的无线容量紧缩并实现新颖应用服务的主要技术。在本文中，我们提出了一种新的，社会意识的方法，通过利用两个网络层优化D2D通信：社会网络和物理，无线网络。首先，我们制定的物理层D2D网络根据用户的遭遇历史。随后，我们提出了一种新的方法，基于所谓的印度自助餐过程，以便在用户的在线社交网络的内容分布建模。考虑到演进节点B收集的在线和离线社交关系，我们共同优化D2D通信中的流量卸载过程。仿真结果表明，该方法能够成功地对演进节点B的业务进行分流.
2015-10-15 cs.NI cs.SI
Long-term evolution of email networks: Statistical regularities, predictability and stability of social behaviors
在社交网络中，人们不断地放弃联系，并以一种高度不可预测的方式用新的联系取代。社会关系的这种高度动态性对信息传播或流行病传播等过程具有重要意义。一些研究已经证明了一些因素对领带更换的复杂微观过程的影响，但这种变化的宏观长期影响在很大程度上仍未得到探索。在这里，我们调查是否，尽管在微观层面上的内在随机性，有宏观统计的长期演变的社交网络。特别是，我们分析了一个大型组织的电子邮件网络，该组织连续四年拥有超过1,000名员工。我们发现，虽然个人关系的演变是高度不可预测的，社会通信网络的宏观演变遵循明确的统计模式，其特征是指数衰减的对数变化的社会关系的重量和个人的社会力量。与此同时，我们发现，个人的社会签名和沟通策略在几年的时间里非常稳定。
2016-01-21 cond-mat.dis-nn cs.SI physics.data-an
World City Networks and Multinational Firms: An Analysis of Economic Ties Over a Decade
本文通过分析2010至2019年跨国企业子公司联系构建的城市网络，识别出经济联系稳定的核心城市及因跨国企业存在增加而快速发展的城市。
2023-04-11 cs.SI
Analysing Motifs in Multilayer Networks
网络模体可以捕获基本的交互模式，并告知网络的功能属性。然而，现实世界的复杂系统往往具有多种类型的关系，这是不能用单层网络表示。复杂系统的多层性要求研究将模体的概念扩展到多层网络，从而以更高的分辨率探索相互作用模式。本文给出了多层模体的形式化定义，并分析了三节点多层模体在一组真实多层网络中的出现情况。我们发现，在社交网络中的多层图案是更均匀的跨层，表明不同类型的社会关系是相互加强，而在交通网络中的跨层更互补。我们发现，生物网络往往与异构功能。这项研究揭示了多层网络框架如何能够捕获节点之间隐藏的多方面关系。
2019-03-05 cs.SI physics.soc-ph
