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首页> 外文会议>2016 International Conference on Informatics and Computing >Detecting most central actors of an unknown network using friendship paradox
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Detecting most central actors of an unknown network using friendship paradox

机译：使用友谊悖论检测未知网络的大多数核心参与者

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Most central people have more influence on business communication, knowledge diffusion, viral marketing and some other fields over other persons in a social network. Networks for which digital information is available such as email communication, phone call etc., one can easily find central actors using social network analysis tools. But for networks where no such information is available, for example farmers in a remote village, secret networks of a criminal organization etc., finding central actors is challenging. We call such network as unknown network. In this research, we have propose a method based on the idea of friendship paradox (FP) to find the most prominent actors from an unknown network. Extensive simulation results demonstrate that our method finds the most centrals by exploring only a small population of an unknown social network with a high accuracy.
机译：与社交网络中的其他人相比，大多数核心人对业务沟通，知识传播，病毒式营销和其他一些领域的影响更大。可以使用数字信息的网络（例如电子邮件通信，电话等），可以使用社交网络分析工具轻松找到中心参与者。但是，对于没有此类信息可用的网络（例如，偏远村庄的农民，犯罪组织的秘密网络等），寻找中央行动者具有挑战性。我们称这种网络为未知网络。在这项研究中，我们提出了一种基于友谊悖论（FP）的方法，可以从未知网络中找到最杰出的演员。大量的仿真结果表明，我们的方法通过仅高精度地探索未知社会网络的一小部分来找到最多的中心。

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