Я хочу найти все существующие децентрализованные алгоритмы, использующие структурные свойства социальных сетей. Пока я знаю следующие алгоритмы -
1) Поиск наилучших подключений — Adamic et al.
2) Случайное блуждание (не использует никаких структурных свойств, но все же децентрализовано)
3) Поиск расстояния Хэмминга
4) Поиск слабой/сильной связи
5) Поиск сходства косинусов (CCS)
6) Поиск информационного запаха (ISS)
Любая помощь будет оценена
Из статьи «Поиск экспертизы в социальных сетях: моделирование возможных стратегий»:
Поиск в ширину (BFS) рассылает запрос всем своим соседям вместо выбора соседа в соответствии с эвристикой. Он может найти цель, ближайшую к источнику, но с чрезвычайно высокими затратами на пропускную способность (как в сетях обмена файлами p2p).
Поиск по косинусному сходству (CCS) уменьшает влияние высокой степени, разделив расстояние Хэмминга на общее количество отношений (друзей) вне степени, которые есть у соседа.
Поиск информации по запаху (ISS) выбирает следующего человека, который имеет наивысший показатель совпадения (который мы называем информационным запахом) между запросом и его профилем. Наша реализация алгоритма немного отличается от реализации Ю и Сингха, поскольку нам нужно было адаптировать их алгоритм к набору данных Enron. Вместо этого мы используем автоматически сгенерированный профиль ключевых слов.
[PDF] Сложные сети и алгоритмы децентрализованного поиска
http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/icm06-swn.pdf
