Algorithme pour effectuer une recherche décentralisée dans les réseaux sociaux

Question

Je veux découvrir tous les algorithmes décentralisés existants qui exploitent les propriétés structurelles des réseaux sociaux. Jusqu'à présent, je sais que les algorithmes suivants -

1) recherche Best Connected - adamique et al

2) Random Walk (n'exploite aucune propriété structurelle, mais encore il est décentralisé)

3) distance de Hamming Recherche

4) cravate faible/forte recherche

5) cosinus similarité de recherche (CCS)

6) Informati sur la recherche de parfum (ISS)

Toute aide serait appréciée

Answer 1

A partir du document "recherche d'une expertise dans les réseaux sociaux: une simulation des stratégies potentielles":

Largeur Première recherche (BFS) diffuse une interroger tous ses voisins au lieu de choisir un voisin en fonction d'une heuristique. Il peut trouver la cible la plus proche de la source mais avec des coûts de bande passante extrêmement élevés (comme dans les réseaux de partage de fichiers p2p).

La recherche de similarité de cosinus (CCS) diminue l'impact de degré élevé en divisant la distance de Hamming par le nombre total de relations hors-degré (amis) qu'un voisin a. La recherche d'odeurs d'information (ISS) sélectionne la personne suivante qui a le score de correspondance le plus élevé (que nous appelons parfum d'information) entre la requête et son profil. Notre implémentation de l'algorithme est légèrement différente de Yu et Singh, car nous avions besoin d'adapter leur algorithme à l'ensemble de données Enron. Nous utilisons plutôt le profil de mots-clés générés automatiquement.

Answer 2

[PDF] Les réseaux complexes et des algorithmes de recherche décentralisés

http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/icm06-swn.pdf