Joint Subgraph-to-Subgraph Transitions -- Generalizing Triadic Closure for Powerful and Interpretable Graph Modeling
我们推广三元闭包，以及以前的推广三元闭包，在一个直观的伞式推广：子图到子图转换（SST）。我们提出的算法和代码来模拟这些SST的集合方面的图进化。然后，我们使用SST框架创建链接预测模型的静态和时间，有向和无向图，产生高度可解释的结果。定量地说，我们的模型与最先进的图神经网络模型的开箱即用性能相匹配，从而验证了我们可解释结果的正确性和意义。
2022-02-17 cs.SI
A coevolving model based on preferential triadic closure for social media networks
复杂网络的动力学起源，即，网络演化的基本原理是网络研究中的一个重要问题。本文通过对Flickr和Epperly这两个典型的社会媒体网络的时间数据进行分析，发现邻域的动态模式，特别是三元链接的形成，在网络的演化中起着主导作用。因此，我们提出了一个共同进化的动力学模型，这样的网络，其中的进化是唯一的驱动器的局部动力学-优先三元闭包。数值实验表明，该模型能够再现与经验观测定性一致的全局性质。
2013-06-17 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Structure of Triadic Relations in Multiplex Networks
网络系统研究的最新进展强调，我们的互联世界是由网络组成的，这些网络通过不同的“层”相互耦合，每个层代表许多可能的子系统或交互类型之一。然而，传统上将多层网络聚合成单个加权网络以利用现有工具。这固然方便，但也存在极大的问题，因为重要信息可能因此丢失。因此，发展网络概念的多层概括是很重要的。在本文中，我们分析了三元关系，并将传递性的思想推广到多重网络。通过专注于三元关系，产生最简单的类型的传递性，我们推广的概念和计算的聚类系数的多路复用网络。我们展示了这种网络的分层结构是如何引入一个新的自由度，对传递性有着根本性的影响。我们计算多路复用聚类系数几个真正的多路复用网络，并说明为什么一个必须非常小心时，将标准的网络概念，多路复用网络。我们还推导出我们的聚类系数的分析表达式，在一个家庭的随机多路复用网络的网络的合奏平均。我们的分析表明，社交网络有一个强烈的倾向，以促进冗余关闭三合会在每一层，他们因此有一个不同类型的多重传递性从运输网络，不表现出这样的趋势。如果只研究聚合网络，这些见解是不可见的。
2015-08-12 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Over-time measurement of triadic closure in coauthorship networks
将三元闭包的概念应用于合著网络意味着，如果学者们以前与同一个人合著过，他们很可能会发表一篇联合论文。先前的研究已经确定了中度到高度（20%到40%）的闭合率;这表明这种机制是未来共同作者之间关系形成的合理解释。我们展示了如何计算三元封闭的基础上事先操作的封闭，即纽曼的措施，单模式网络（NCC）和Opsahl的措施，双模式网络（OCC），可能会导致更高的封闭量相比，随着时间的推移，通过度量，我们介绍和测试在本文中。基于四个大规模纵向数据集的实证实验，我们发现封闭率的下限约为1~3%，上限约为4~ 7%。这些结果激发了对合作链接形成的新的解释因素的研究。
2021-02-05 cs.SI
Homophily and Triadic Closure in Evolving Social Networks
我们提出了一个新的网络模型会计多维的可追溯性。每个节点的特点是由一些功能和两个节点之间的链接的概率取决于共同的功能。我们并不先验地确定可能特征的总数。节点和特征的二分网络根据随机动力学演化，该随机动力学依赖于三个参数，这三个参数分别调节特征向节点的传输中的优先附着、每个节点的新特征的数量以及观察到的特征的总数的幂律行为。我们的模型还考虑了三元封闭机制。我们提供的理论结果和模型的参数的统计估计。我们验证我们的方法通过模拟和实证分析的网络科学合作。
2016-01-16 cs.SI physics.soc-ph
Disentangling homophily, community structure and triadic closure in networks
网络同质性，即相似节点连接的趋势，以及传递性，即两个节点在共享一个共同邻居的情况下连接的趋势，在网络分析中是合并的属性，因为一种机制可以驱动另一种机制。在这里，我们提出了一个生成模型和相应的推理过程，能够区分这两种机制。我们的方法是基于一个变化的随机块模型（SBM）与三元封闭边缘，其推理可以确定最合理的机制，负责网络中的每个边缘的存在，除了底层的社区结构本身。我们展示了该方法如何可以逃避检测的虚假社区所造成的三角形的形成在网络中，以及它如何可以提高边缘预测的性能相比，纯版本的SBM没有三元封闭。
2022-01-06 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Network Inequality through Preferential Attachment, Triadic Closure, and Homophily
Complexity Science Hub（复杂性科学中心）；Department of Network and Data Science, Central European University（中欧大学网络与数据科学系）；Graz University of Technology（格拉茨工业大学）；Grupo de Sistemas Complejos, ETS de Arquitectura de Madrid, Universidad Politécnica de Madrid（马德里理工大学马德里建筑高等技术学院复杂系统小组）；Faculty of Engineering, Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺-博岑自由大学工程学院）；Center for Computational and Stochastic Mathematics, Instituto Superior Tecnico（里斯本高等理工学院计算与随机数学中心）
研究探讨了偏好连接、同质性和三角闭包三者交互如何导致社会网络中的不平等，通过PATCH模型验证了同质性和偏好连接加剧分离与度不平等，而三角闭包有抵消作用。
2025-09-27 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Correlation Clustering via Strong Triadic Closure Labeling: Fast Approximation Algorithms and Practical Lower Bounds
Texas A&M University（德州农工大学）
相关聚类是一种基于成对相似性和相异性得分的聚类框架，但其最佳近似算法依赖于不切实际的线性规划松弛。我们提出了更快的近似算法，避免这些松弛，两个研究良好的特殊情况下：集群编辑和集群删除。我们完成这一点，通过绘制新的连接到边缘标签的问题有关的原则，强三元封闭。这导致了更快和更实用的线性规划算法，以及极其可扩展的组合技术，包括第一个组合近似算法的集群删除。在实践中，我们的算法产生近似的解决方案，几乎匹配最好的算法的质量，而缩放到更大的数量级的问题。
2022-06-23 cs.DM cs.DS cs.LG
Triadic analysis of affiliation networks
三元封闭已经被概念化，并以各种方式测量，最著名的是聚类系数。现有的扩展关系网络，但是，是敏感的重复组出席，这表现在二分模型作为biclique扩散。然而这种敏感性并不反映在社交网络的三元封闭的共同解释，本文提出了一种措施，三元封闭的隶属网络设计来控制it.To避免任意性，本文介绍了一个三元框架的隶属网络，在其中的措施范围可以定义，然后提出了一组基本公理，足以缩小这个范围的一个措施。工具评估比较了建议和现有的两种措施的可靠性，有效性，冗余性和实用性。所有这三种措施，然后参加调查的三个经验社交网络，这说明了他们的差异。
2016-06-23 cs.SI math.CO physics.soc-ph
Triadic closure as a basic generating mechanism of communities in complex networks
大多数复杂的社会、技术和生物网络都具有重要的社区结构。因此，复杂网络的社区结构必须被认为是一个普遍的属性，以及这些网络的小世界和无标度属性。尽管在描述真实网络的社区结构方面有很大的兴趣，但没有足够的注意力用于检测能够自发生成社区网络的通用机制。三元闭合是建立新联系的自然机制，特别是在社交网络中。在这里，我们表明，基于简单的三元封闭的网络增长模型自然会导致社区结构的出现，以及节点度的厚尾分布，高聚类系数。社区从最初的随机异质性的链接集中出现，随后是一个周期的增长和分裂。社区是更明显的，稀疏的图，并在连接过程中的链接密度和随机性的高值消失。通过引入一个基于适应度的链接吸引的节点，我们发现了一个新的相变，社区消失的适应度分布的高度异质性，但一个新的介观组织的节点出现，与几个超级枢纽之间共享的节点组，吸引了系统的大部分链接。
2014-12-01 cs.SI physics.soc-ph
The Wedge Picking Model: A dynamic graph model based on triadic closure
社交网络已经成为人类生活中不可分割的一部分，以有效的方式处理它们是网络研究的首要任务。这些网络是高度动态的，它们在不断增长。受三元闭包概念的启发，我们提出了一种概率机制来模拟这些动态图的演化。虽然三元闭包在社交网络中普遍存在，并且它的存在有助于形成社区，但封装它的概率模型尚未得到充分研究。我们从理论上分析了我们的模型，并展示了如何绑定的一些特性的图，如度的顶点的增长率。利用我们的理论结果，我们开发了一个调度子程序来批量处理图形的修改。我们的调度子程序，然后用来加快国家的最先进的算法，其近似保证可以忽略不计的损失。我们证明了我们的方法的适用性，通过将其应用到dennial子图和三denial子图发现问题。
2020-12-03 cs.SI
A Hierarchy of Network Models Giving Bistability Under Triadic Closure
三元闭合描述了已经有共同朋友的个体之间形成新友谊的趋势。有人认为，三元封闭效应可以导致大规模社会互动网络形成的双稳态。在这里，取决于初始状态和瞬态动力学，系统可以朝着两个长时间状态中的任一个演化。在这项工作中，我们提出并研究了一个层次结构的网络演化模型，其中包括三元闭包，建立在Grindrod，Higham和Parsons的工作[Internet Mathematics，8，2012，402- 423]的基础上。我们使用的化学动力学框架，密切关注反应速率缩放相对于系统的大小。在一个宏观的制度，我们严格表明，一个双峰稳态分布是承认的。这种行为对应于在确定性平均场常微分方程中存在两个不同的稳定不动点。宏观尺度模型也被认为是捕捉一个明显的亚稳态性质的微观尺度系统。计算模拟被用来支持分析。
2021-11-10 cs.NA cs.SI math.DS
On the Effect of Triadic Closure on Network Segregation
个体倾向于与与自己相似的人形成社会联系，被称为同质性，是最强大的社会学原则之一。由于这一现象可能导致人们在不同的人口层面上被隔离的互动模式，它也可能导致在获得信息、资源和机会方面的不平等。当我们考虑可能减轻隔离影响的潜在干预措施时，我们面临的挑战是，同性恋构成了一种普遍而有机的力量，难以反击。因此，制定有效的干预措施可以受益于确定可用于反对隔离的平衡社会进程。在这项工作中，我们证明了三元闭合-另一种常见的现象，即假设具有相互联系的个体更有可能相互联系-可以是这样一个过程。在这样做的时候，我们挑战了一个长期以来的信念，即三元封闭和同质性是协同工作的。通过分析几个基本的网络模型，使用流行的集成措施，我们证明了三元封闭的去隔离潜力。我们进一步实证研究了这种对现实世界动态网络的影响，表面观察反映了我们的理论研究结果。我们利用这些见解来讨论简单的干预措施，可以帮助减少隔离的设置，表现出三元封闭和同质性之间的相互作用。最后，我们讨论的定性影响的干预措施的设计设置中，个人到达在线时尚，设计师可以影响初始设置的连接。
2022-05-26 cs.SI econ.TH
Triadic Closure-Heterogeneity-Harmony GCN for Link Prediction
针对现有GNN方法在链路预测中忽略节点属性和内在结构关系的问题，提出结合三元闭包和度异质性拓扑指标的TriHetGCN框架，在九个真实数据集上达到SOTA并展现强泛化能力。
2025-04-29 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
The Problem of Action at a Distance in Networks and the Emergence of Preferential Attachment from Triadic Closure
在本文中，我们将网络中的偏好连接的概念解释为远距离行动，并认为它只能是一种涌现现象-网络增长的实际机制总是三角形的闭合。在回顾了三角形闭合和偏好连接的概念之后，我们提出了我们的论点，以及一个简化的模型，在这个模型中，偏好连接可以从三角形闭合的数学推导出来。此外，我们在合成图上进行实验，以证明仅基于三角形闭合的图增长模型中优先连接的出现。
2017-04-24 cs.SI
Directed closure measures for networks with reciprocity
对图中三角形的研究是网络分析中的标准工具，导致了诸如\emph{transitivity}的测量，即，参与三角形的长度为$2$的路径的分数。现实世界的网络通常是定向的，并且很难有意义地“测量”这种网络结构。我们提出了一个收集的\emph{directed closure values}测量三角形的有向图的方式，是类似于无向图的传递性。我们对这些值的研究揭示了许多关于有向三元闭包的信息。例如，我们立即看到互反边有很高的参与三角形的倾向。我们还观察到不同网络和社交网络的三元闭合模式之间惊人的相似性。我们进行数学和实证分析表明，有向配置模型，保持互惠性不能捕捉真实网络的三元封闭模式。
2014-04-24 cs.DS cs.SI physics.soc-ph
Consistent Tie-Strength Labeling for Multilayer Strong Triadic Closure
University of Liverpool（利物浦大学）；University of Ioannina（约阿尼纳大学）；Luiss University（罗马自由大学）
本文提出多层STC和其扩展STC+，通过公理化方法确保跨层一致性，改进了多层网络中纽带强度标注的不一致问题。
2026-05-09 cs.DS cs.SI
A generalized configuration model with triadic closure
本文提出了一种广义随机三元闭包构形模型（GCTC）。该模型具有五个基本性质：大聚类系数、幂律度分布、短路径长度、非零Pearson度相关和社区结构的存在。我们分析得出的皮尔逊度相关系数和聚类系数的建议模型。我们选择了一些真实世界网络的数据集。通过模拟，我们表明，GCTC模型与数据集的皮尔逊度相关性和聚类系数非常匹配。我们还测试了三个著名的社区发现算法在我们的模型，数据集和其他三个流行的基准模型。我们表明，GCTC模型表现同样出色的其他三个基准模型。最后，我们使用独立级联模型和线性阈值模型对GCTC模型进行影响扩散。我们发现，GCTC模型的影响传播更接近那些数据集比其他基准模型。这表明，GCTC模型是一个合适的工具来研究网络科学的问题，度相关性或聚类起着重要的作用。
2022-07-11 cs.SI
A Nontrivial Interplay between Triadic Closure, Preferential, and Anti-Preferential Attachment: New Insights from Online Data
本文提出了一个时间网络的分析，描述了一个大规模的（约30,000）样本的在线社交网络用户，一个固定的城市居民的社会联系。我们测试了网络形成的主要决定因素--传递性、偏好依恋和社会选择--对网络进化的贡献。除此之外，我们发现，意见社会选择影响领带出现，而其影响领带去除是相当不清楚。我们报告说，传递性表现出最强的网络动态的影响。令人惊讶的是，仔细观察揭示了一个有趣的和复杂的相互作用之间的传递性，优先连接，和反优先连接机制。对于给定的一对未连接的节点，如果它们没有相互连接，那么结创建的概率随着节点度的总和而增加--这正是优先连接机制所假设的。相反，如果节点至少有一个共同的朋友，那么如果两个节点都只有几个朋友，那么出现领带的概率最高-这种现象被称为反偏好依恋。我们试图通过诉诸社会团体和领导者的概念来解释这一发现。
2022-10-03 cs.SI cs.SY eess.SY
Temporal Triadic Closure: Finding Dense Structures in Social Networks That Evolve
本文提出时间c-closed图定义以建模演化的社交网络，并证明在缓慢演化条件下，该图中极大稠密子图的枚举问题存在高效算法。
2025-04-03 cs.DM cs.DS cs.SI
Two-Path Operators, Triadic Decompositions, and Majorized Quotients for Ego-Centered Network Compression
School of Professional Studies, Northwestern University（西北大学专业研究学院）
本文提出双路径算子和三元分解方法，用于压缩以自我为中心的网络，通过商化 quotient 构造和遍历节点的选择，建立双路径转移定理。
2026-06-04 cs.SI
Dynamical origins of the community structure of multi-layer societies
社会结构是个人管理各种不同社会关系的结果。社会可以表现为高度结构化的动态多元网络。在这里，我们研究了一个大规模的社会多元化网络的人类社会，互动在一个大型多人在线游戏的虚拟世界中的特定社区结构的动态起源。在那里，我们发现不同社会行为的社区结构存在实质性差异，这些差异由多元化中的各种网络层表示。社区规模分布要么类似于幂律，要么似乎集中在50个个体的大小。为了理解这些观察结果，我们提出了一个选民模型，是围绕三元闭包的原则。它明确地模拟了跨多路复用的不同层的节点和链路动态的共同进化。根据链接和节点的波动率，该模型表现出异常破碎的碎片过渡，其中一个层的碎片从一个大的组件成许多小的组件。观察到的社区规模分布与模型中预测的破碎化是很好的协议。我们表明，经验成对的网络层的相似性，在链接重叠和程度的相关性，实际上符合模型。这表明社会分裂的几个详细特征可以追溯到三重封闭过程。
2016-02-29 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Emergence of multiplex communities in collaboration networks
协作网络中的社区结构反映了个体为了更好地实现共同目标而将其工作组织成小组的自然趋势。在大多数情况下，个人利用他们的关系将自己介绍给新的兴趣领域，从而产生跨越不同领域的多方面合作。在本文中，我们分析了科学和电影演员之间的合作，作为多元化网络，其中的层分别代表研究课题和电影类型，我们表明，社区确实共存，并在这种系统的不同层重叠。然后，我们提出了一个模型来增长的多重网络的基础上两个机制的内部和层间三元封闭，模仿真正的过程中，合作的发展。我们表明，我们的模型是能够解释经验观察到的多元化社区结构，我们推断的力量，从现实世界的系统中的两个基本的社会机制。该模型还能够正确地再现层内和层间关联性的值，有助于更好地理解推动社交网络演变的原则。
2016-01-28 cs.SI physics.soc-ph
Closure coefficients in scale-free complex networks
复杂网络中三角形的形成是一个重要的网络性质，受到了极大的关注。三角形的形成经常通过聚类系数来研究。封闭系数或传递性是衡量三元封闭性的另一种方法。此统计量从三角形的头节点（而不是从中心节点，如经常研究的聚类系数）测量聚类。我们进行了第一次探索性分析的行为的局部封闭系数在两个随机图模型，创建简单的网络与幂律度：隐藏变量模型和双曲随机图。我们表明，封闭系数的行为显着不同，在这些简单的随机图模型比以前研究的多重图模型。我们还将高度顶点的封闭系数与聚类系数和平均最近邻度联系起来。
2020-06-10 cs.SI math.PR physics.soc-ph
Microscopic Evolution of Social Networks by Triad Position Profile
解开社会网络演化的机制是社会科学尚未解决的难题之一。偏好依恋是解释社会网络动力学的有力机制，但它不能解释社交网络中所有的标度律。最近在理解社会网络动力学方面的进展表明，社交网络中的几个标度律遵循三元闭合的自然结果。在许多著作中，对它们之间的宏观比较进行了经验性的讨论。然而，网络的演化不仅驱动了宏观尺度的出现，也驱动了微观行为的出现。在这里，我们利用网络微观演化的两个基本方面：个人影响力的演化和链接形成的过程。首先，我们为微观进化开发了一个新的框架，其中优先附着和三元闭合机制很好地平衡。然后在四个真实世界的数据集上，我们将我们的方法应用于两个微观问题：节点的突出预测和链接预测，我们的方法比基线解决方案产生了显着的预测改进。最后，为了严谨和全面，我们进一步观察到，我们的框架具有更强的泛化能力，在不同类型的社交网络的两个微观预测问题。我们以比迄今为止更高的精确度揭示了重要因素，并为网络进化提供了新的视角。
2014-09-18 cs.SI physics.soc-ph
The Role of Information Diffusion in the Evolution of Social Networks
School of Informatics and Computing, Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校信息学与计算学院）；Google Inc.（谷歌公司）；Laboratory for the Modeling of Biological and Socio-technical Systems, Northeastern University（东北大学生物与社会技术系统建模实验室）；Aix Marseille Université, CNRS, CPT, UMR 7332（艾克斯马赛大学，法国国家科学研究中心，CPT，UMR 7332）；Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算机研究所）；Yahoo! Research Barcelona（雅虎研究巴塞罗那分部）；Department of Computer Science, University of Torino（都灵大学计算机科学系）
该研究通过分析纵向微博数据，发现除三元闭包外，基于信息流量的捷径也是社交网络演化的关键机制，且用户关注策略存在高度异质性，高影响力活跃用户会提升信息扩散效率。
2013-06-20 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Quantifying Human Priors over Social and Navigation Networks
University of London（伦敦大学）
本文利用图的组合结构分析社会互动与空间导航两类行为实验，量化人类关系性知识的先验，揭示跨领域一致与领域特异的偏差特征。
2024-02-28 cs.AI cs.LG cs.SI
Dynamiques globales et locales dans un réseau de télécommunications
传统的网络生成模型试图复制全局结构属性（度分布、平均距离、聚类系数、社区等）。通过合成链接形成机制，如三元闭合或优先连接。在这项工作中，我们研究了一个非常大的通信网络来自移动电话的演变，我们分析了链路的形成过程。对标准机制进行的第一项研究可以观察到，几种机制负责在这个网络中观察到的属性。在第二项研究中，我们更精确地描述了链接的形成过程中，通过搜索创建一个新的链接的概率和一些个别属性，如程度，聚类系数和年龄的节点之间的相关性。
2013-10-11 cs.SI
Understanding the network formation pattern for better link prediction
Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院）；School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院）
链接预测作为复杂网络领域的经典问题，受到研究者的广泛关注，对于帮助我们理解网络的演化和动态发展机制具有重要意义。虽然已经提出了各种网络类型的特定算法来解决链接预测问题，他们中的大多数假设网络结构是由三元闭包原理。我们仍然缺乏对网络形成模式的适应性和全面的理解，以预测潜在的联系。此外，研究如何更好地利用网络本地信息也是有价值的。为此，我们提出了一种名为使用多阶局部信息（MOLI）的链接预测的新方法，该方法利用来自不同距离的邻居的局部信息，其参数可以是基于先验知识的先验驱动，或者通过解决观察到的网络上的优化问题来驱动。MOLI通过图上的随机游走定义了一个局部网络扩散过程，从而更好地利用了网络信息。我们表明，MOLI优于其他11个广泛使用的链接预测算法对11种不同类型的模拟和现实世界的网络。我们还得出结论，有不同的模式的本地信息利用不同的网络，包括社交网络，通信网络，生物网络等，特别是，经典的共同邻居为基础的算法是不适应所有的社交网络，因为它被认为是，相反，一些社交网络遵守四边形闭合原则，优先连接路径的长度为3。
2021-10-17 cs.LG cs.SI physics.soc-ph
Topological Properties and Temporal Dynamics of Place Networks in Urban Environments
了解移动用户的轨迹形成的空间网络可以有益于从流行病学到本地搜索的应用。尽管在一些领域的影响的潜力，人类流动网络的几个方面仍然在很大程度上未被探索，由于缺乏大规模的数据在一个良好的时空分辨率。我们使用基于位置的服务Foursquare的纵向数据集，对地点网络的拓扑特性进行了实证分析，并注意到它们与在线社交网络在重尾度分布，三元闭合机制和小世界属性方面的相似之处。然而，与社交网络不同的是，地点网络在可扩展性方面呈现出与网络图惊人相似的连接趋势。我们利用额外的语义信息来解释节点的功能角色，如“旅游枢纽”，或“食物点”在这些网络中的行为。最后，由于大量的新链接出现在地方网络随着时间的推移，我们制定了经典的链接预测问题在这个新的领域。我们提出了一种新的引力模型变体，它汇集了城市环境中场所间连通性的三个基本要素：网络级交互、人类流动动力学和地理距离。我们评估这个模型，发现它优于一些基线预测和监督学习算法的任务，预测新的链接在一个样本的100个流行的城市。
2015-03-17 cs.SI physics.soc-ph
Faster Approximation Algorithms for Parameterized Graph Clustering and Edge Labeling
Texas A&M University（德克萨斯农工大学）
针对 NP 难的 LambdaCC 参数化图聚类框架，提出基于新型参数化边标注问题的快速纯组合近似算法，显著提升可扩展性，并为既有启发式方法提供事后近似保证。
2023-06-08 cs.DM cs.DS cs.LG
Deep learning based parameter search for an agent based social network model
人与人之间的相互作用产生了复杂的社交网络，其特征在于异构度分布，权重拓扑关系，重叠社区结构和动态的链接。理解这样的网络是科学的主要目标，因为它是从疾病传播到政治运动等许多新兴社会现象的支架。研究它们的一个合适的工具是基于代理的建模，其中代表人的节点决定创建和删除链接，从而产生各种宏观行为模式。在这里，我们专注于研究加权社会网络模型的推广，是最基本的基于代理的模型，用于描述社会关系和社交网络的形成。这种广义加权社会网络（GWSN）模型结合了三元封闭，同性恋的相互作用，和各种链接终止机制，已分别在以前的工作中进行了研究。因此，GWSN模型具有增加的输入参数数量，并且模型行为变得过于复杂，使得澄清模型行为具有挑战性。我们使用超级计算机执行了大量模拟，并将结果用作深度神经网络的训练数据，以进行回归分析，从而从输入参数预测生成的网络的属性。所获得的回归模型还用于全局敏感性分析，以确定哪些参数具有影响力或不显著。我们相信，这种方法是适用于一个大类的复杂网络模型，从而开辟了更现实的定量基于代理的建模方式。
2021-07-14 cs.SI physics.soc-ph
Demographic and Structural Characteristics to Rationalize Link Formation in Online Social Networks
近年来，许多在线社交网络如Facebook、LinkedIn和MySpace都有了巨大的增长。人们通过这些网络相互联系，形成大型社会社区，为研究人员提供丰富的数据集来理解，建模和预测社会互动和行为。这些网络中的新联系人可能是由于个人的人口统计概况（如年龄组、性别、地理位置）或由于网络的结构动态（如三元封闭和偏好依恋）或人口统计和结构特征的组合而形成的。在过去的十年中，已经提出了许多网络生成模型来解释不同类型的网络，特别是社交网络中发生的结构，演变和过程。在文献中研究的网络生成模型主要考虑结构特性，在某些情况下，一个人的人口概况，在形成新的社会联系。这些模式没有提出一种机制，将结构和人口特征结合起来，形成新的联系。在本文中，我们提出了一种新的网络生成算法，该算法结合了这两个特性来模拟网络的增长，我们使用不同的公开可用的Facebook数据集作为基准来证明所提出的网络生成模型的正确性。
2013-11-14 cs.SI
Asymmetry of social interactions and its role in link predictability: the case of coauthorship networks
本文研究社会互动不对称性对连接强度的影响，发现在合著网络中不对称连接强度与邻域重叠呈幂律关系，并证明考虑连接不对称性可显著提升链路预测效率，进而合理解释了资源分配指数的高性能。
2023-06-26 cond-mat.dis-nn cs.SI physics.soc-ph
Intelligent social bots uncover the link between user preference and diversity of news consumption
在线社交媒体和微博平台的蓬勃发展迅速改变了我们消费新闻和交换意见的方式。尽管已经做出了相当大的努力，试图向用户推荐各种内容，但信息多样性的丧失和利益群体的两极分化仍然是工业界和学术界面临的巨大挑战。在这里，我们利用良性的社交机器人在微博（中国最大的微博平台）上设计了一个受控实验。这些软件机器人可以表现出类似人类的行为（例如，偏好特定内容）并在两个广为接受的社会学假设（即，homophily和triadic closure）。我们在微博上部署了68个机器人，每个机器人至少运行了2个月，跟踪了100到120个账号。我们总共观察了5，318名用户，并记录了大约630，000条暴露于这些机器人的消息。研究结果表明，即使在相同的选择行为下，偏好娱乐内容的机器人更有可能与同伴形成极化社区，其中约80%的信息是相同类型的，这对于偏好科技内容的机器人来说是一个显著差异。结果表明，用户的偏好发挥了更重要的作用，限制自己访问多样化的内容相比，两个众所周知的驱动程序（自我选择和预选）。此外，我们的研究结果揭示了一个巧妙的连接之间的特定内容和它的传播子结构在同一个社会网络。在微博网络中，娱乐新闻呈现单向星状子结构，科技新闻呈现双向簇状子结构。这种联系可以放大用户偏好的多样性效应。这一发现对扩散动力学研究和推荐系统设计具有重要意义。
2019-07-05 cs.SI physics.soc-ph
Coupled dynamics of node and link states in complex networks: A model for language competition
受语言竞争过程的启发，我们提出了一个节点和链接状态的耦合演化模型。特别是，我们专注于语言的使用和偏好或对它的扬声器的态度之间的相互作用，我们的模型，分别作为扬声器之间的相互作用的属性（链接状态）和扬声器本身的属性（节点状态）。此外，我们限制我们的注意力的情况下，两个社会等价的语言和社会启发的网络拓扑结构的基础上的三元封闭的机制。相对于大多数以前的文献中，语言灭绝是一个不可避免的结果的动态，我们发现了广泛的可能的渐近配置，我们分类为：冻结灭绝状态，冻结共存状态，动态捕获共存状态。此外，亚稳态共存状态具有很长的生存时间，并显示出非平凡的动态被发现是丰富的。有趣的是，一个系统的规模缩放分析表明，一方面，语言灭绝的概率指数消失的系统规模的增加，另一方面，非平凡的动态亚稳态的生存时间尺度线性增加的系统的大小。因此，非平凡动力学共存是足够大的系统唯一可能的结果。最后，我们展示了这种共存的特点是其中一种语言变得明显占主导地位，而另一种语言变得越来越局限于“贫民窟式”的结构：小团体的双语扬声器安排在三角形，具有强烈的偏好，少数民族语言，并使用它为他们的组内互动，而他们切换到占主导地位的语言与其他人口的沟通。
2016-12-02 cond-mat.stat-mech cs.SI nlin.AO
Combining opinion and structural similarity in link recommendations to counter extreme polarization
University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
研究结合意见和结构相似性机制，探讨社交网络与意见的协同演化，揭示不同相似性对网络碎片化和意见多样性的影响，为设计更平衡的推荐算法提供依据。
2026-04-22 cs.SI
