Skip to main content

2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Social Networks as Symbolic Data

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Starting from the main idea of Symbolic Data Analysis to extend Statistics and Data Mining methods from first-order to second-order objects, we focus on network data—as defined in the framework of Social Network Analysis—to define a graph structure and the underlying network in the context of complex data objects. A Network Symbolic description is defined according to the statistical characterization of the network topological properties. We use suitable network measures, which are represented by means of symbolic variables. Their study through multidimensional data analysis, allows for the synthetic representation of a network as a point onto a metric space. The proposed approach is discussed on the basis of a simulation study considering three classical network growth processes.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Fußnoten
1
Simulations and network statistics are obtained by: R version 2.15.2 (2012-10-26). Base packages: base, datasets, graphics, grDevices, methods, stats, utils; other: igraph 0.6.5-1, sna 2.2-1.
 
Literatur
Zurück zum Zitat Barabási, A. -L., & Albert, R. (1999). Emergence of scaling in random networks. Science, 286(5439), 509–512.CrossRefMathSciNet Barabási, A. -L., & Albert, R. (1999). Emergence of scaling in random networks. Science, 286(5439), 509–512.CrossRefMathSciNet
Zurück zum Zitat Batagelj, V. (1988). Generalized Ward and related clustering problems. In H.-H. Bock (Ed.), Classification and related methods of data analysis (pp. 67–74). Amsterdam: North-Holland. Batagelj, V. (1988). Generalized Ward and related clustering problems. In H.-H. Bock (Ed.), Classification and related methods of data analysis (pp. 67–74). Amsterdam: North-Holland.
Zurück zum Zitat Bock, H. -H., & Diday, E. (2000). Analysis of symbolic data. Berlin: Springer.CrossRef Bock, H. -H., & Diday, E. (2000). Analysis of symbolic data. Berlin: Springer.CrossRef
Zurück zum Zitat De Solla Price, D. J. (1976). A general theory of bibliometric and other cumulative advantage processes. Journal of the American Society for Information Science, 27(5), 292–306.CrossRef De Solla Price, D. J. (1976). A general theory of bibliometric and other cumulative advantage processes. Journal of the American Society for Information Science, 27(5), 292–306.CrossRef
Zurück zum Zitat Erdös, P., & Rényi, A. (1960). On the evolution of random graphs. Publication of the Mathematical Institute of the Hungarian Academy of Science, 5, 17–61 Erdös, P., & Rényi, A. (1960). On the evolution of random graphs. Publication of the Mathematical Institute of the Hungarian Academy of Science, 5, 17–61
Zurück zum Zitat Freeman, L. C. (1979). Centrality in social networks I: Conceptual clarification. Social Networks, 1, 215–239.CrossRef Freeman, L. C. (1979). Centrality in social networks I: Conceptual clarification. Social Networks, 1, 215–239.CrossRef
Zurück zum Zitat Irpino, A., & Verde, R. (2006). A new wasserstein based distance for the hierarchical clustering of histogram symbolic data. In V. Batagelj, et al. (Eds.), Proceedings of IFCS 2006 (pp. 185–192). Heidelberg: Springer. Irpino, A., & Verde, R. (2006). A new wasserstein based distance for the hierarchical clustering of histogram symbolic data. In V. Batagelj, et al. (Eds.), Proceedings of IFCS 2006 (pp. 185–192). Heidelberg: Springer.
Zurück zum Zitat Kolaczyk, E. D. (2009). Statistical analysis of network data. Methods and models. Springer Series in Statistics. New York: Springer. Kolaczyk, E. D. (2009). Statistical analysis of network data. Methods and models. Springer Series in Statistics. New York: Springer.
Zurück zum Zitat Noirhomme-Fraiture, M., & Brito, P. (2011). Far beyond the classical data models: Symbolic data analysis. Statistical Analysis and Data Mining, 4(2), 157–170.CrossRefMathSciNet Noirhomme-Fraiture, M., & Brito, P. (2011). Far beyond the classical data models: Symbolic data analysis. Statistical Analysis and Data Mining, 4(2), 157–170.CrossRefMathSciNet
Zurück zum Zitat Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social networks analysis: Methods and applications. New York: Cambridge University Press.CrossRef Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social networks analysis: Methods and applications. New York: Cambridge University Press.CrossRef
Metadaten
Titel
Social Networks as Symbolic Data
verfasst von
Giuseppe Giordano
Paula Brito
Copyright-Jahr
2014
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-06692-9_15