একটি সামাজিক নেটওয়ার্ক কি?

একটি সামাজিক নেটওয়ার্ক একটি ভিন্নধর্মী এবং বহু-সম্পর্কিক তথ্য একটি গ্রাফ দ্বারা বর্ণিত সেট। গ্রাফটি সাধারনত অনেক বড় হয়, বস্তুর সাথে সম্পর্কিত নোডগুলি এবং বস্তুর মধ্যে সম্পর্ক বা সংযোগ বর্ণনাকারী সংযোগগুলির সাথে সম্পর্কিত প্রান্তগুলি। নোড এবং সংযোগ উভয় বৈশিষ্ট্য আছে. অবজেক্টের ক্লাস লেবেল থাকতে পারে। লিঙ্কগুলি একমুখী হতে পারে এবং বাইনারি হওয়ার প্রয়োজন নেই৷

একটি সামাজিক নেটওয়ার্ক হল একটি ভিন্নধর্মী এবং বহু-সম্পর্কিক তথ্য একটি গ্রাফ দ্বারা বর্ণিত। গ্রাফটি সাধারনত অনেক বড় হয়, বস্তুর সাথে সম্পর্কিত নোডগুলি এবং বস্তুর মধ্যে সম্পর্ক বা সংযোগ বর্ণনাকারী সংযোগগুলির সাথে সম্পর্কিত প্রান্তগুলি। নোড এবং সংযোগ উভয় বৈশিষ্ট্য আছে. অবজেক্টের ক্লাস লেবেল থাকতে পারে। লিঙ্কগুলি একমুখী হতে পারে এবং বাইনারি হওয়ার প্রয়োজন নেই৷

সামাজিক নেটওয়ার্কের বৈশিষ্ট্য

সামাজিক নেটওয়ার্কের নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি রয়েছে যা নিম্নরূপ -

• ডেনসিফিকেশন পাওয়ার-আইন − এটি বিবেচনা করা হয়েছিল যে একটি নেটওয়ার্কের বিকাশের সাথে সাথে একাধিক নোডে ডিগ্রীর সংখ্যা রৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায়। একে বলা হত ধ্রুবক গড় ডিগ্রি হাইপোথিসিস। কিন্তু, ব্যাপক পরীক্ষা-নিরীক্ষায় দেখা গেছে যে, এর বিপরীতে, নেটওয়ার্কগুলি সময়ের সাথে সাথে গড় ডিগ্রী বৃদ্ধির সাথে ঘনতর হয়ে ওঠে (এবং সেইজন্য, নোডের সংখ্যায় প্রান্তের সংখ্যা অতি রৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায়)। ঘনত্ব ঘনত্বের শক্তি আইন (বা বৃদ্ধির শক্তি-) অনুসরণ করে। আইন), যা সংজ্ঞায়িত করে

  $$e(t)\propto n(t)^{a}$$

  যেখানে e(t) এবং n(t), যথাক্রমে, গ্রাফ্যাট টাইম t এর প্রান্ত এবং নোডের সংখ্যা সংজ্ঞায়িত করে এবং সূচক a সাধারণত 1 এবং 2 এর মধ্যে কঠোরভাবে থাকে। যদি a =1 হয়, এটি একটি নির্দিষ্ট গড় ডিগ্রির সাথে মিলে যায় সময়, যেখানে a =2 সম্পূর্ণরূপে ঘন গ্রাফের সাথে মিলে যায় যেখানে প্রতিটি নোডের সমস্ত নোডের একটি নির্দিষ্ট ভগ্নাংশের প্রান্ত থাকে৷

• সঙ্কুচিত ব্যাস − এটা পরীক্ষামূলকভাবে দেখানো হয়েছে যে নেটওয়ার্ক বাড়ার সাথে সাথে দক্ষ ব্যাস কমতে থাকে। এটি পূর্বের ধারণার বিরোধিতা করে যে নেটওয়ার্ক আকারের একটি পরিষেবা হিসাবে ব্যাস ধীরে ধীরে বৃদ্ধি পায়৷

  একটি উদ্ধৃতি ওয়েব বিবেচনা করুন, যেখানে নোডগুলি কাগজপত্র এবং একটি উদ্ধৃতি একটি কাগজ থেকে অন্য একটি নির্দেশিত প্রান্ত দ্বারা চিহ্নিত করা হয়। একটি নোডের আউটলিঙ্ক, v (v দ্বারা পেপারসাইট করা সংজ্ঞায়িত), গ্রাফটিকে একত্রিত করার মুহুর্তে "হিমায়িত" হয়। নোডের জোড়ার মধ্যে দূরত্ব কমে যাওয়ার ফলস্বরূপ পরবর্তী কাগজপত্রগুলি বিভিন্ন অঞ্চলের পূর্ববর্তী কাগজপত্রগুলিকে উদ্ধৃত করে "সেতু" হিসাবে কাজ করে।

• হেভি-টেইল্ড আউট-ডিগ্রী এবং ইন-ডিগ্রি ডিস্ট্রিবিউশন − একটি নোডের একাধিক আউট-ডিগ্রী শক্তি আইন পর্যবেক্ষণ করে একটি ভারী-টেইল্ড ডিস্ট্রিবিউশন অনুসরণ করে, 1/n ^a , যেখানে n হল আউট-ডিগ্রী হ্রাসের ক্রমে নোডের র‍্যাঙ্ক এবং সাধারণত, 0

  একটি এর মান যত ছোট হবে লেজ তত ভারী হবে। এই ঘটনাটিকে অগ্রাধিকারমূলক সংযোগ মডেলে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, যেখানে প্রতিটি নতুন নোড একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক আউট-লিঙ্ক দ্বারা একটি বিদ্যমান নেটওয়ার্কের সাথে সংযোগ করে, একটি ধনী-ধনী-ধনী নিয়ম অনুসরণ করে। ইনডিগ্রীগুলিও একটি ভারী-টেইল্ড ডিস্ট্রিবিউশন অনুসরণ করে, যদিও এর প্রভাব আউট-ডিগ্রি ডিস্ট্রিবিউশনের চেয়ে বেশি তির্যক।