국가별로 는 1인당 소득에서 부터 기업 활동에 이르기까지 무력 충돌의 빈도에 이르기까지 다양한 결과에 따라 선호도가 달라집니다. Adobe® Premiere® Pro를 여러 컴퓨터에서 작업할 때 환경 설정, 사전 설정 및 라이브러리를 관리하고 동기화하는 것은 시간이 오래 걸리고 복잡하며 오류가 발생하기 쉽습니다. 사회적 관계의 시간적 발전을 지배하는 역학에 대한 개인 선호도의 역할에 대한 연구를 진행하기 위해, 우리는 독특한 사회 과학 데이터 세트를 활용, NetSense [16], 이는 약의 데이터 세트입니다 200 노틀담 대학에서 수집 된 학생. NetSense 데이터 집합은 다른 소셜 네트워크 데이터 집합과 달리 속성 정보가 풍부하기 때문에 고유합니다: 우리는 모든 학생의 사회 학적 배경, 관심사, 사회적 및 정치적 문제에 대한 의견 및 활동 모든 학생은 여러 시점에 참여합니다. 우리는 이 정보를 학생들의 속성으로 지칭한다. 학생 간에 주고받은 통화와 메시지도 기록됩니다. 이 외에도 학생들은 주기적으로 상위 20명의 연락처가 누구인지 선언합니다. 따라서 NetSense 데이터를 사용하면 여러 (인지 및 행동) 네트워크를 통해 정의 된 타이 형성 및 타이 부패 프로세스에 모두 집중할 수 있습니다. 다양한 속성 값에 대한 사용자의 기본 설정을 사용하여 가장자리의 형성 및 용해를 고품질로 예측할 수 있습니다.

이 방법은 과거에 사용된 다른 전략에 비해 NetSense 네트워크에서 예측 성능을 높일 수 있음을 보여 주었습니다. 우리는이 방법이 다른 속성이 풍부한 네트워크에서 예측을 하는 데 유용할 것이라고 믿고 노드의 선호도를 활용하여 가장자리의 형성및 용해를 예측하고 행동 역학에 대한 이해에 기여하는 방법을 보여줍니다. 사회 시스템에서 [3]. 우리는 또한 가장자리의 형성과 용해에서 모든 속성의 상대적 중요성을 확인했다. 우리는 다른 요인이 형성과 사람들 사이의 관계의 해체에 대한 책임이있을 수 있음을 시사, 가장자리의 형성과 용해를 위해 최고 순위되는 다른 속성을 발견했다. 우리는 또한 때때로 행동 및 인지 네트워크에서 예측을 위한 다른 순위를 갖는 속성을 발견했습니다, 그 기지를 둔 그 대 주관적인 중요성에 근거를 둔 사회적인 관계의 형성 그리고 해산에 있는 다른 요인이 역할을 한다는 것을 건의합니다 행동 빈도에.