एक सामाजिक नेटवर्क क्या है?

एक सामाजिक नेटवर्क एक ग्राफ द्वारा वर्णित एक विषम और बहु-संबंधपरक जानकारी है। ग्राफ आम तौर पर बहुत बड़ा होता है, जिसमें वस्तुओं के अनुरूप नोड्स और वस्तुओं के बीच संबंधों या कनेक्शन का वर्णन करने वाले कनेक्शन के अनुरूप किनारे होते हैं। नोड्स और कनेक्शन दोनों में गुण होते हैं। ऑब्जेक्ट में क्लास लेबल हो सकते हैं। लिंक एक-दिशात्मक हो सकते हैं और बाइनरी होने की आवश्यकता नहीं है।

एक सोशल नेटवर्क एक विषम और बहु-संबंधपरक जानकारी है जो एक ग्राफ द्वारा वर्णित है। ग्राफ आम तौर पर बहुत बड़ा होता है, जिसमें वस्तुओं के अनुरूप नोड्स और वस्तुओं के बीच संबंधों या कनेक्शन का वर्णन करने वाले कनेक्शन के अनुरूप किनारे होते हैं। नोड्स और कनेक्शन दोनों में गुण होते हैं। ऑब्जेक्ट में क्लास लेबल हो सकते हैं। लिंक एक-दिशात्मक हो सकते हैं और बाइनरी होने की आवश्यकता नहीं है।

सामाजिक नेटवर्क की विशेषताएं

सोशल नेटवर्क की निम्नलिखित विशेषताएं हैं जो इस प्रकार हैं -

• घनीकरण शक्ति-कानून - यह माना जाता था कि जैसे-जैसे नेटवर्क विकसित होता है, डिग्री की संख्या कई नोड्स में रैखिक रूप से बढ़ती है। इसे स्थिर औसत डिग्री परिकल्पना कहा जाता था। लेकिन, व्यापक प्रयोगों ने प्रदर्शित किया है कि, इसके विपरीत, नेटवर्क समय के साथ औसत डिग्री बढ़ने के साथ सघन हो जाते हैं (और इसलिए, किनारों की संख्या नोड्स की संख्या में सुपर रैखिक रूप से बढ़ती है)। घनत्व घनत्व शक्ति कानून (या विकास शक्ति-) का पालन करता है। कानून), जो परिभाषित करता है

  $$e(t)\propto n(t)^{a}$$

  जहां e(t) और n(t), क्रमशः, ग्राफ़ैट समय t के किनारों और नोड्स की संख्या को परिभाषित करते हैं, और घातांक आमतौर पर 1 और 2 के बीच में होता है। यदि a =1, यह एक निश्चित औसत डिग्री से अधिक है समय, जबकि a =2 पूरी तरह से घने ग्राफ से मेल खाता है जहां प्रत्येक नोड के किनारे सभी नोड्स के एक निश्चित अंश तक होते हैं।

• व्यास सिकुड़ता - यह प्रयोगात्मक रूप से दिखाया गया है कि नेटवर्क बढ़ने पर कुशल व्यास कम हो जाता है। यह पहले की समझ का खंडन करता है कि नेटवर्क आकार की सेवा के रूप में व्यास धीरे-धीरे बढ़ता है।

  एक उद्धरण वेब पर विचार करें, जहां नोड्स पेपर होते हैं और एक पेपर से दूसरे पेपर में एक उद्धरण एक निर्देशित किनारे से दर्शाया जाता है। एक नोड के आउटलिंक, v (v द्वारा उद्धृत कागजात को परिभाषित करते हुए), उस समय "जमे हुए" होते हैं जब यह ग्राफ़ को जोड़ता है। परिणामस्वरूप नोड्स के जोड़े के बीच घटती दूरी कई क्षेत्रों से पहले के कागजात का हवाला देते हुए "पुलों" के रूप में कार्य करने वाले बाद के कागजात का परिणाम है।

• हैवी-टेल्ड आउट-डिग्री और इन-डिग्री वितरण - एक नोड के लिए कई आउट-डिग्री पावर कानून, 1/n ^a का पालन करके भारी-पूंछ वाले वितरण का पालन करते हैं , जहां n घटती हुई डिग्री के क्रम में नोड की रैंक है और आम तौर पर, 0

  एक का मान जितना छोटा होगा, पूंछ उतनी ही भारी होगी। इस घटना को तरजीही कनेक्शन मॉडल में परिभाषित किया गया है, जहां प्रत्येक नया नोड एक मौजूदा नेटवर्क से एक निश्चित संख्या में आउट-लिंक से जुड़ता है, एक अमीर-प्राप्त-अमीर नियम का पालन करता है। डिग्री भी भारी-पूंछ वाले वितरण का पालन करते हैं, हालांकि इसका प्रभाव आउट-डिग्री वितरण की तुलना में अधिक विषम है।