Analysis of Directed Signed Networks: Triangles Inventory

Elizaveta Evmenova, Dmitry Gromov

Результат исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциирецензирование

2 Цитирования (Scopus)


Signed networks form a particular class of complex networks that has many applications in sociology, recommender and voting systems. The contribution of this paper is twofold. First, we propose an approach aimed at determining the characteristic subgraphs of the network. Second, we apply the developed approach to the analysis of the network describing the Wikipedia adminship elections. It is shown that this network agrees with the status theory if one does not consider strongly tied vertices, i.e., the vertices that are connected in both directions. At the same time, the strongly connected vertices mostly agree with the structural balance theory. This result indicates that there is a substantial difference between single and double connections, the fact that deserves a detailed analysis within a broader context of directed signed networks.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииNetworks in the Global World V - Proceedings of NetGloW 2020
РедакторыArtem Antonyuk, Nikita Basov
ИздательSpringer Nature
Число страниц13
ISBN (печатное издание)9783030648763
СостояниеОпубликовано - 2021
СобытиеNetworks in the Global World 2020 - St.Petersburg State University, St. Petersburg, Российская Федерация
Продолжительность: 7 июл 20209 июл 2020

Серия публикаций

НазваниеLecture Notes in Networks and Systems
ISSN (печатное издание)2367-3370
ISSN (электронное издание)2367-3389


конференцияNetworks in the Global World 2020
Страна/TерриторияРоссийская Федерация
ГородSt. Petersburg
Адрес в сети Интернет

Предметные области Scopus

  • Системотехника
  • Обработка сигналов
  • Компьютерные сети и коммуникации


Подробные сведения о темах исследования «Analysis of Directed Signed Networks: Triangles Inventory». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).