Алгоритм для выполнения децентрализованного поиска в социальных сетях
Я хочу узнать все существующие децентрализованные алгоритмы, которые используют структурные свойства социальных сетей. До сих пор я знаю следующие алгоритмы -
1) Лучше всего связанный поиск - Адамов и др.
2) Случайное блуждание (не использует структурного свойства, но тем не менее оно децентрализовано),
3) Поиск расстояния Хемминга
4) Слабый/Сильный поиск связи
5) Поиск подобия косинуса (CCS)
6) Информационный поиск аромата (ISS)
Любая справка ценилась бы
2 ответа
[PDF] Сложные сети и алгоритмы децентрализованного поиска
Из статьи «Поиск знаний в социальных сетях: моделирование потенциальных стратегий»:
Поиск в ширину (BFS) рассылает запрос всем соседям вместо того, чтобы выбирать соседа согласно эвристике. Он может найти цель, ближайшую к источнику, но с чрезвычайно высокими затратами на полосу пропускания (как в сетях обмена файлами p2p).
Косинусный поиск сходства (CCS) уменьшает влияние высокой степени за счет деления расстояния Хэмминга на общее количество внешних связей (друзей), которые есть у соседа.
Поиск информационного запаха (ISS) выбирает следующего человека, у которого будет наибольшее количество совпадений (которое мы называем информационным запахом) между запросом и его профилем. Наша реализация алгоритма немного отличается от Yu и Singh, поскольку нам нужно было адаптировать их алгоритм к набору данных Enron. Вместо этого мы используем профиль, созданный автоматически по ключевым словам.