Документ содержит анализ графов социальных связей, сосредоточенный на теории графов и различных характеристиках графов сообщений в социальной сети ВКонтакте. Обсуждаются такие понятия, как связность, кластеры, центральность вершин и характеристики графа, включая число пользователей и связи между кликами. Результаты показывают, что графы несвязны и имеют одну большую компоненту и несколько меньших, а также включают ключевые метрики, такие как коэффициенты кластеризации и диаметр графа.

1. Алгоритмы анализа графов социальных связейАнастасия Беззубцева,стажер M&AАлексей Милованов, стажер M&AСентябрь 2011

2. Базовые понятия теории графовWYOGITL

3. Базовые понятия теории графов329133о– максимальное in-degreeо- максимальное out-degreen – веса ребер411

4. СвязностьWYOGIо– компонента сильной связности орграфао, o– компонента односторонней и слабой связности орграфаTL

5. СвязностьWYOGITL

6. СвязностьWYOGITL

7. Особые группы вершинWYOGIо, о, о- 1-ядерная структура графао, о- 2-ядерная структура графао - 3-ядерная структура графа{I, T, O}, {L, O, G} – клики-треугольникио, о, о – единственная компонента связностиTL

8. Кластеризация44233n – длина максимальной кратчайшей цепио, о– разбиение на кластеры по расстояниям33

9. Кластеризация329133n – веса реберо, о– разбиение на кластеры глобальным минимальным разрезом411

10. Центральность вершинDegree centrality scores

11. Prestige scores

12. Betweenness centrality scores

13. PageRankАнализ графов взаимоотношений группы В Контакте Сентябрь 2011

14. Получение данных*Кол-во пользователей, которые написали хотя бы одно сообщение – 3687, и лишь 977 из них указали адресатов.

15. Характеристики графа сообщений

16. Характеристики графа сообщений

17. Характеристики графа сообщений

18. Характеристики графа сообщенийСвязи между кликами размера 7

19. Прочие характеристики обоих графовВ процессе анализа графов были также обнаружены такие характеристики: оба графа оказались несвязными;