Алгоритм выполнения децентрализованного поиска в социальных сетях

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

1) Наилучший поиск - Adamic et al.

2) Random Walk (не использует структурное свойство, но все же децентрализовано)

3) Поиск расстояния Хэмминга

4) Слабый/сильный поиск связей

5) Поиск сходства косинуса (CCS)

6) Информационный поиск запаса (ISS)

Любая помощь будет оценена

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Из статьи "Поиск экспертизы в социальных сетях: симуляция потенциальных стратегий ":

Breadth First Search (BFS) передает запрос всем соседям, а не выбирает сосед в соответствии с эвристикой. Он может найти ближайшую к источнику цель, но с чрезвычайно высокими затратами на пропускную способность (как в сетях обмена файлами p2p).

Поиск сходства с косинусом (CCS) уменьшает влияние высокой степени, деля расстояние Хэмминга на общее количество внешних отношений (друзей) соседа.

Информационный поиск аромата (ISS) выбирает следующего человека, который имеет самую высокую оценку соответствия (которую мы называем информационным запахом) между запросом и его профилем. Наша реализация алгоритма немного отличается от Ю и Сингха, поскольку нам необходимо адаптировать их алгоритм к набору данных Enron. Вместо этого мы используем автоматический профиль ключевых слов.