Алгоритм выполнения децентрализованного поиска в социальных сетях

Question

Я хочу выяснить все существующие децентрализованные алгоритмы, которые используют структурные свойства социальных сетей. До сих пор я знаю следующие алгоритмы -

1) Лучший поиск с подключением - Adamic et al

2) Random Walk (не использует никаких структурных свойств, но все же децентрализовано)

3) Поиск расстояния Хэмминга

4) Поиск слабых / сильных связей

5) Поиск косинусного сходства (CCS)

6) Поиск запаха информации (МКС)

Буду признателен за любую помощь

Answer 1

Из статьи «В поисках экспертизы в социальных сетях: симуляция» потенциальных стратегий ":

Поиск в ширину (BFS) передает запрос всем соседям, а не выбирает 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 косинусного сходства (CCS) уменьшает влияние высокой степени путем деления расстояния Хэмминга на общее число отношений (друзей), находящихся вне степени.

Поиск по информационному запаху (ISS) выбирает следующего человека, который имеет наивысшую оценку соответствия (которую мы называем информационным запахом) между запросом и его профилем. Наша реализация алгоритма немного отличается от Yu и Singh, поскольку нам нужно было адаптировать их алгоритм к набору данных Enron. Вместо этого мы используем автоматически созданный профиль ключевых слов.

Answer 2

[PDF] Сложные сети и децентрализованные алгоритмы поиска

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