Прогулка по Facebook: равномерная выборка пользователей в онлайн-социальных сетях
Социальные сети содержат огромные объемы данных. Для их изучения часто требуются небольшие выборки. Большинство методов не позволяют выбирать пользователей справедливо: они слишком часто выбирают популярных пользователей.
В данной работе представлен метод равномерной выборки. Он помогает выбирать пользователей из социальной сети без предвзятости.
Основные тезисы исследования:
- Стандартные методы выборки отдают предпочтение узлам с высокой степенью.
- Предвзятость приводит к неверным выводам о поведении сети.
- Этот новый подход гарантирует, что у каждого пользователя есть равный шанс быть выбранным.
- Он работает на крупномасштабных графах, таких как Facebook.
Для создания более совершенных алгоритмов необходимы непредвзятые данные. Этот метод решает фундаментальную проблему сетевой науки.
Источник: https://dev.to/paperium/a-walk-in-facebook-uniform-sampling-of-users-in-online-social-networks-463m
Дополнительное обучающее сообщество: https://t.me/GyaanSetuAi