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In this work, we investigate the us
In this work, we investigate the use of online or “crawling” algorithms to sample large social networks in order to determine the most influential or important individuals within the network (by varying definitions of network centrality). We describe a novel sampling technique based on concepts from expander graphs. We empirically evaluate this method in addition to other online sampling strategies on several real-world social networks. We find that, by sampling nodes to maximize the expansion of the sample, we are able to approximate the set of most influential individuals across multiple measures of centrality.
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在这项工作中，我们调查使用在线或“爬网”算法对大型社交网络进行抽样，以确定网络中最有影响力或最重要的个人（通过更改网络中心性的定义）。我们基于扩展器图的概念描述了一种新颖的采样技术。除了在一些现实世界的社交网络上的其他在线抽样策略之外，我们还根据经验评估此方法。我们发现，通过对节点进行采样以最大程度地扩展样本，我们能够跨多个中心性度量来近似最具影响力的个体的集合。
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在这项工作中，我们研究使用在线或“爬行”算法对大型社交网络进行抽样，以确定网络中最具影响力或最重要的个人（通过改变网络中心性的定义）。我们描述了一种新的基于膨胀图概念的采样技术。我们对这种方法和其他在线抽样策略在几个真实社会网络上进行了实证评估。我们发现，通过抽样节点使样本的扩展最大化，我们能够在多个中心度度量中逼近最有影响力的个体集合。<br>
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