Прогулянка у Facebook: рівномірна вибірка користувачів в онлайн-соціальних мережах
Соціальні мережі містять величезні обсяги даних. Для їх вивчення часто потрібні невеликі вибірки цих даних. Більшість методів не дозволяють обирати користувачів справедливо. Вони занадто часто обирають популярних користувачів.
У цій статті представлено метод рівномірної вибірки. Він допомагає обирати користувачів із соціальної мережі без упередженості.
Ключові тези дослідження:
- Стандартні методи вибірки надають перевагу вузлам із високим ступенем.
- Упередженість призводить до хибних висновків щодо поведінки мережі.
- Цей новий підхід гарантує, що кожен користувач має рівні шанси на вибір.
- Він працює на масштабах великих графів, таких як Facebook.
Для створення кращих алгоритмів потрібні неупереджені дані. Цей метод вирішує фундаментальну проблему в науці про мережі.
Джерело: https://dev.to/paperium/a-walk-in-facebook-uniform-sampling-of-users-in-online-social-networks-463m
Додаткова спільнота для навчання: https://t.me/GyaanSetuAi