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最经典的重叠社区发现论文
Eur.Phys.J.B81,353–362(2011)DOI:10.1140/epjb/e-2
THEEUROPEAN
PHYSICALJOURNALB
RegularArticle
Robustnetworkcommunitydetectionusingbalancedpropagation
aˇL.SubeljandM.Bajec
UniversityofLjubljana,FacultyofComputerandInformationScience,Ljubljana,Slovenia
Received15December2010/Receivedinfinalform24February2011
cEDPSciences,Societ`Publishedonline4May2011– aItalianadiFisica,http://www.wendangku.net/doc/b90df0ad8762caaedd33d4b4.html belpropagationhasproventobeanextremelyfastmethodfordetectingcommunitiesinlarge
complexnetworks.Furthermore,duetoitssimplicity,itisalsocurrentlyoneofthemostcommonlyadoptedalgorithmsintheliterature.Despitevarioussubsequentadvances,animportantissueofthealgorithmhasnotyetbeenproperlyaddressed.Random(node)updateorderswithinthealgorithmseverelyhamperitsrobustness,andconsequentlyalsothestabilityoftheidentifiedcommunitystructure.Wenotethatanupdateordercanbeseenasincreasingpropagationpreferencesfromcertainnodes,andproposeabalancedpropagationthatcounteractsfortheintroducedrandomnessbyutilizingnodebalancers.Wehaveevaluatedtheproposedapproachonsyntheticnetworkswithplantedpartition,andonseveralreal-worldnetworkswithcommunitystructure.Theresultsconfirmthatbalancedpropagationissignificantlymorerobustthanlabelpropagation,whentheperformanceofcommunitydetectionisevenimproved.Thus,balancedpropagationretainshighscalabilityandalgorithmicsimplicityoflabelpropagation,butimprovesonitsstabilityandperformance.
1Introduction
Complexreal-worldnetworkscancompriselocalstruc-turalmodules(i.e.,communities[1])http://www.wendangku.net/doc/b90df0ad8762caaedd33d4b4.html munitiesmayplayimportantrolesindifferentreal-worldsystems–theycanberelatedtofunctionalmodulesinbiochemicalnet-works[2]orindividualswithcommoninterestsinsocialnetworks[1].Moreover,communitystructurealsohasastrongimpactondynamicprocessestakingplaceonsuchnetworks[3]andcanthusprovideanimportantinsightintonotonlystructuralorganizationbutalsofunctionalbehaviorofvariousreal-worldsystems.
ofnetworkcommunitystructurehasfocusofrecentendeavorindif-ferentfieldsofhasalsobeenasubstantialnumberofcommunitydetectionalgorithmsproposedintheliteratureoverthelastyears[2,4–13](foracompre-hensivesurveysee[14]).Nevertheless,duetoscalabilityissues,onlyasmallminorityofthesealgorithmscanbeappliedtolargereal-worldnetworkswithseveralmillions,billionsofnodes,edgesrespectively.
AnotablesteptowardsthisendwasmadebyRaghavanetal.[7],whoemployedasimplelabelprop-agationtorevealsignifihttp://www.wendangku.net/doc/b90df0ad8762caaedd33d4b4.html munitiesareidentifiedbypropagat-ing(community)labelsamongnodes,thus,eachnodeisassignedthelabelsharedbymostofitsneighbors.Dueto
e-mail:lovro.subelj@fri.uni-lj.si
veryfaststructuralinferenceoflabelpropagation,denselyconnectedsetsofnodesformaconsensusonsomepartic-ularlabelafteronlyafewiterations[7,13].Thealgorithmthusexhibitsnearlinearcomplexity,whichmakesitap-plicableonnetworkswithmillionsofnodesinamatterofminutes[13].Thebasicalgorithmwasfurtheranalyzedandrefinedbyvariousauthors[13,15–26],when,duetoitssimplicity,labelpropagationisalsocurrentlyoneofthemostcommonlyadoptedalgorithmsintheliterature.Despitetheaboveefforts,animportantissueofla-belpropagationhasnotyetbeenproperlyaddressed.Toovercomeconvergenceproblemsinsometypesofnet-works,Raghavanetal.[7]haveproposedpropagatinglabelsamongnodes(i.e.,updatingnodes’labels)inarandomorder.Althoughthisupdatingstrategysolvestheaforementionedproblem,introductionofrandomnessseverelyhamperstherobustnessofthealgorithm,andcon-sequentlyalsothestabilityoftheidentifiedcommunitystructure.Ithasbeennotedthatthealgorithmrevealsalargenumberofdistinctcommunitystructureseveninsmallernetworks[7,13,16,19],whenthesestructuresarealsorelativelydifferentamongthemselves[13,16].Still,therobustnessofthealgorithmcanalsoberelatedtothesignificanceofcommunitystructureinanetwork[13].Wearguethatupdatingthenodesinsomeparticu-larordercanbeseenasplacinghigherpropagationpref-erence[18]tothenodesthatareupdatedatthebegin-ning,andlowerpropagationpreferencetothenodesthatareupdatedtowardstheend(andupdatingthenodesinarandomorder).Theorderofnodeupdatesthusgov-ernsthedynamicsofthealgorithminasimilarmanneras
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社区运营：一个社区的典型成长路径
为了便于理解，我以假想自己创建一个简单的社区或群组为例进行说明。这样一个社区从无到有到成熟，我认为其成长路径里有这么几个关键节点：1）创建；2）信任感与价值确立；3）去中心化，社区成员之间关系网的构建；4 ...
为了便于理解，我以假想自己创建一个简单的社区或群组为例进行说明。这样一个社区从无到有到成熟，我认为其成长路径里有这么几个关键节点：1）创建；2）信任感与价值确立；3）去中心化，社区成员之间关系网的构建；4）社区的“自生长”。逐一来讲。第一，创建和初始用户的获取。创建没什么太多可说的，该填的信息填，该做的图做。唯一值得说说的或许是名字，对于群组而言，一个好的名字应该是能够让用户产生明确预期的，它要么可以带来某种特别的感觉（比如有趣和共鸣），要么可以带来明确的价值认知，即让用户知道他在这里可以得到什么。举例，试体会你看到一个叫做“勒布朗詹姆斯”的群和一个叫做“每天一张LBJ高清酷图”的群时的区别。试体会一个叫做“新浪员工交流”的群和一个叫做“一入新浪深似海，从此节操是路人”的群的区别。另一点需要强调的是，任何一个好的社区，一定都有某种普世的价值观，这种价值观普遍是利他性且能得到广泛认同的，最终体现在一些规则上。例如，很多活跃数十年而不衰的色情网站论坛，都会通过规则要求用户们认真回帖感谢他人。初始用户的获取常见的是拉身边的熟人，或者基于社区的定位做一些较精准渠道上的推广宣传，这一部分说的人也很多了，不展开。第二，信任感与价值确立。这是几乎所有群组和社区运营者都需要去突破的一环。在最初加入一个群组时，除非盟主自身有极大影响力（如林更新），否则，几乎所有用户在入群伊始的心态都是“先看看这里有什么再说”，能否打破这种观望心态，在社区与用户间建立起信任感，让用户对社区产生明确价值诉求和依赖，决定了这个社区能否走向活跃。信任感通常产生于社区提供了超出用户期待的服务和回报之时，例如林更新联盟里的粉丝们本来只是想进来看看，结果真的见到林更新过来跟他们互动；例如加入早起群的朋友们本来只是想看看，结果我每天在群里发的各种干货让他们很受用，甚至有一天真的自己能够早起了；例如加入了一个群本来只是不明觉历，结果发现这个群里真的每天都有很多牛人大神在群内各种喷，让自己眼花缭乱大开眼界。直白点讲，这一过程就是从“不确定在这里可以得到什么”到明确知道“这里可以给我提供什么价值”的过程。这一步产生后，那些原本只是观望的用户会开始愿意在社区内去更多产生行为，例如发言提问和吐槽。当然，任何事情都有正反两面，有了信任感和价值后，用户也会开始对社区有期望，正所谓爱之深恨之切，假设他们的期望持续得不到满足，这些用户们是可能会愤怒甚至倒戈的。第三，去中心化。截止到第二步为止，这个社区的人际关系网络都仍应该是一个高度以社区创办者、管理员或明星用户为中心的状态，它意味着较大的风险——社区的存活与发展，将取决于那少数的几个人。一旦这几个人不堪重负又或者是明星用户离开，社区很可能将毁于一旦，事实上，这样的场景在很多社区的发展史上曾反复出现过。要解此结，需要去中心化，把一个高度中心化的网络变成一个几乎无中心化的网络。二者的区别，我通过以下两张图来说明——图a图b在以上两图中可以一目了然的看到，图a中的网络完全依赖于A，如果A消失或崩溃，整个网络将会完全消失。而在图b中，A即便仍然是一个重要的中心节点，但由其他节点之间的联系已被充分建立起来，即便把A从网络中拿走，整个网络也仍然可以保持较高的紧密度继续存在下去。甚至是，即便出现多个节点崩溃，这个网络也仍然还可以存在。基本上，这也就是社区到了这个时候要进行“去中心化”的原因所在。去中心化的常见套路又有两种。一是培养和发掘追随者。假设你的社区是拥有一个能够被大家所认可的普世价值观的，并且已经已经与用户群体间建立起信任感，通常这个时期会逐渐冒出来很多积极分子，他们对于社区存有较强的热情和投入感，你需要去观察、鼓励和发掘他们来帮你在社区中去做很多事，甚至，过往本来是创建者们扮演的一些重要角色（如精神领袖，话题发起者等），需要大胆由这些追随者们来完成替代，当原本的一个中心变成了多个中心时，社区的生命力和可持续性都会同时得到加强。二则是通过引导，帮助社区内的用户间建立起关系。社区的本质是由众多个体构成的一个信息关系网络，而QQ群、豆瓣小组、论坛等都只是这个网络的载体而已，就像上面的图a和图b所展示的，只有的组织中的众多个体彼此间产生连接时，一个社区才能真正成型。如果你去观察，你会发现所有活跃的QQ群里，用户间的关系都会是很多元化的，并且，这种关系会随着时间的推移沉淀到产品中。促成用户建立关系的方式，大面上主要有依靠讨论互动和依靠共同行为两种，此处不展开做过多叙述。第四，社区的“自生长”。当社区中的多元化关系链被建立起来后，一个社区就具备了“自生长”的能力，这个时候你会发现自己对社区已无法完全掌控，会有很多事件、话题和关系在社区内自然发生，这也是作为运营人员最希望看到社区内出现和发生的状态。到了这个阶段，运营人员最应该做的，只有一个件事，就是基于社区的共同价值观为社区的行为言论划出一条边界又或者制定出某些游戏规则，在规则内，大家可以完全自由的讨论和互动，但一旦触碰到规则，则应该坚决封杀。进入到这个阶段的社区，基本已进入成熟状态，此后，考验运营的，一是可以将社区的成熟和活跃状态维持多久，这里需要考虑的或许是当大量UGC产生后，如何筛选出优质的内容进行二次传播和更精准的推送，以及如何梳理出一套基于UGC的内容框架和体系，帮助和引导那些零散产生的UGC内容可以更整体更结构化也更具有粘性一些；二是此后社区进入下滑衰退期时，如何减缓其衰退的速度，这里可以做事的维度也很多，不一一展开了。相比起前三个阶段而言，社区成长的这最后一个阶段对于运营人员或许考验会稍低。但需要正视的现实是，所有社区和产品一定都有自己的生命周期，这是不可改变的。人们使用社区的需求永远存在，但对于某种产品形态的热情却可能会是周期性的，并且也会随着互联网的发展产生很多新的使用习惯（如web2.0时代诞生了社会化问答网站），所以我们会反复看到很多不同类型的社区型产品在不断出现，甚至，这种产品形态上的迭代可能会是循环的。via：知乎 黄有璨
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