Growing networks of overlapping communities with internal structure
Notice bibliographique
Résumé
We introduce an intuitive model that describes both the emergence of community structure and the evolution of the internal structure of communities in growing social networks. The model comprises two complementary mechanisms: One mechanism accounts for the evolution of the internal link structure of a single community, and the second mechanism coordinates the growth of multiple overlapping communities. The first mechanism is based on the assumption that each node establishes links with its neighbors and introduces new nodes to the community at different rates. We demonstrate that this simple mechanism gives rise to an effective maximal degree within communities. This observation is related to the anthropological theory known as Dunbar's number, i.e., the empirical observation of a maximal number of ties which an average individual can sustain within its social groups. The second mechanism is based on a recently proposed generalization of preferential attachment to community structure, appropriately called structural preferential attachment (SPA). The combination of these two mechanisms into a single model (SPA+) allows us to reproduce a number of the global statistics of real networks: The distribution of community sizes, of node memberships, and of degrees. The SPA+ model also predicts (a) three qualitative regimes for the degree distribution within overlapping communities and (b) strong correlations between the number of communities to which a node belongs and its number of connections within each community. We present empirical evidence that support our findings in real complex networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».