Dealing with Disappearance of an Actor Set in Social Networks
Notice bibliographique
Résumé
Social networks are dynamic structures that contain a set of entities and links. In such a dynamic environment, a specific node or a group of nodes can play an important role in the information flow transmission within the network and therefore, its disappearance may lead to a disconnected network or a breakdown in the information flow. The objective of this paper is to extend our previous work on managing a node disappearance to handling the disappearance of a group of nodes. The proposed approach relies on the role played by a group of nodes to conduct network changes and maintain the network connected while restoring the information flow with a similar quality as before the group disappearance. We consider two situations (only one versus many communities) and categorize groups of nodes into three classes (scattered, contiguous and hybrid). Hence, we manage a group disappearance with respect to its class and the network topology by adding new links in a parsimonious way and finding a substitute for a leaving group. Our approach differs from existing link prediction solutions by the fact that it uses the information flow quality as a key performance indicator to identify the potential links to add and/or the possible substitute to a disappearing group. We implement a prototype by using an open source social network analysis library (NetworkX) and we validate our solution through experiments. The results show the benefits of our solution in terms of response time and the number of added links.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».