A Time-Ordered Aggregation Model-Based Centrality Metric for Mobile Social Networks
Notice bibliographique
Résumé
How to measure the centrality of nodes is a significant problem in mobile social networks (MSNs). Current studies in MSNs mainly focus on measuring the centrality of nodes in a certain time interval based on the static graph that do not change over time. However, the network topology of MSNs is changing very rapidly, which is the main characteristic of MSNs. Therefore, it will not be accurate to measure the centrality of nodes in a certain time interval by using the static graph. To solve this problem, this paper first introduces a new centrality metric named cumulative neighboring relationship (CNR) for MSNs. Then, a time-ordered aggregation model is proposed to reduce a dynamic network to a series of time-ordered networks. Based on the time-ordered aggregation model, this paper proposes three particular time-ordered aggregation methods and combines with the proposed centrality metric CNR to measure the importance of nodes in a certain time interval. Finally, extensive trace-driven simulations are conducted to evaluate the performance of our proposed time-ordered aggregation model-based centrality metric time-ordered cumulative neighboring relationship (TCNR). The results show that the exponential time-ordered aggregation method can measure TCNR centrality in a certain time interval more accurately than other aggregation methods, and our proposed time-ordered aggregation model-based centrality metric TCNR outperforms other existing temporal centrality metrics.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».