オンラインソーシャルネットワークのクローリングに関する実用的提言

GJOKA Minas; KURANT Maciej; BUTTS Carter T.; BUTTS Carter T.; MARKOPOULOU Athina; MARKOPOULOU Athina

文献

J-GLOBAL ID：201102292462126914 整理番号：11A1626642

オンラインソーシャルネットワークのクローリングに関する実用的提言

Practical Recommendations on Crawling Online Social Networks

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資料名：
巻： 29 号： 9 ページ： 1872-1892 発行年： 2011年10月
JST資料番号： A0908B ISSN： 0733-8716 CODEN： ISACEM 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

オンラインソーシャルネットワーク(OSN)特性の実用的推定のためにはサンプリング手法が不可欠であり,サンプリングは比較的少ない観測数から高精度な母集団レベルの推論ができるが,これは既知の統計的性質を有するサンプルを引用できるかどうかにかかっている。ここでは,OSNにおいてソーシャルグラフをクローリングすることによってユーザの均等なサンプルを取得するための実用的な枠組を開発した。このようなサンプルによって任意のユーザ特性とトポロジー的特性も推定できる。そのために,Metropolis-Hastingランダムウォーク(MHRW)と再加重ランダムウォーク(RWRW)について比較考察した。地域原状データとの比較および相互比較によって双方の長短を示した。対照的に,横型探索(BFS)または未調整ランダムウォークを用いると実質的に偏った結果となった。オフライン特性評価に加えて,データ収集処理の間にサンプル品質評価のためにオンラインの収束性診断を導入した。ランダムウォークサンプルが適当なサイズと品質の場合,これらの診断がどう効果的な決定に用いられ得るかを示した。事例研究として,上記方法をフェイスブックに適用した。フェイスブックユーザの代表的サンプルを収集し,これを用いてフェイスブックのいくつかの主要特性を示した。

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計算機網

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