alexey medvedev sobolev institute of mathematics ... · ИВТ СО РАН Институт...
TRANSCRIPT
Community structure of web-graphs of academic institutionsAlexey Medvedev
Sobolev Institute of Mathematics, Novosibirsk, Russia
ИМСО РАН
IntroductionReal-life networks’ structure is far from being homogeneous. The structural heterogeneity may beapprehended by understanding the community structure of the network. Community detection is now oneof the hot topics in network science [For09]. The concept of the community in a network is usuallyderived from common understanding of a community in social networks, which may be defined as the setof nodes which are more densely connected together than to the rest of the network.In this research we study the community structure of webgraphs of two academic organisations. Thewebgraphs are represented as directed weighted graphs, nodes are websites of organisations’ units andedges represent the number of hyperlinks between them.
Data setsWe study two datasets representing webgraphs of Siberian Branch of Russian Academy ofSciences (SB RAS), Russia, denoted as G , and Fraunhofer-Gesellschaft (FG), Germany, denotedas R. These datasets are naturally represented as directed and weighted graphs Γ = (V ,E). Deletingsome particular nodes based on these graphs the two reduced graphs are considered, correspondingly Gand R. The basic properties of these graphs are presented in the Table below.
SB RAS (G ) reduced SB RAS (G ) FG (R) reduced FG (R)
# of nodes (|V |) 95 79 72 71
# of edges (|E |) 949 297 321 180
diameter d 4 8 2 9
Table: Graph-theoretic properties
Graph characteristics and measures
I BETWEENNESS CENTRALITYConsider a directed graph G = (V ,E) and a node v ∈ V (G). By betweenness centralitybetw(v) of a node v we mean the sum
betw(v) =∑
s 6=v 6=t
σst(v)
σst,
where σst is the total number of directed shortest paths from node s to node t and σst(v) is thenumber of those paths that pass through v .
Remark. betw(v) shows the importance of node v in terms of routing and connectivity.
I MODULARITYDenote the node set as V = {1, 2, . . . , n}, i and j – nodes, wij – weight of the edge (i , j),wi =
∑j wij . Then the modularity can be defined as
Q =1
w
∑i
∑j
(wij −
wi wj
w
)δ(Ci ,Cj ) ∈ [−1, 1],
where Ci is the community assigned to the node i , δ(Ci ,Cj ) is a Kronecker delta-function, valued 1 ifnodes i and j are in the same community, and 0 else.
The unweighted version of modularity Qunweighted is obtained from Q by forgetting the weight of everyegde, i.e. for every edge (i , j) the new weight w ′
ij is assigned as
w ′ij =
{1, if wij 6= 0,0, else.
Remark. Q shows the quality of the graph partition into communities.
Method
I The search of the best partition into communities was performed by modularity maximization using acombination of heuristic algorithms, mainly the tabu search algorithm [AFG08].
I The observed heterogeneity in degrees and betweenness centrality scores makes it difficult to revealcommunities in the network. We introduce reduced graphs G and R by deleting central nodes withhigh degree and betw(v) scores. The deleted nodes represent administrative organisations.
I We give both weighted and unweighted modularity scores for the best obtained partitions in the Table
Graph |V | Q Qunweighted
G 95 0.151552 0.150959
G 79 0.671547 0.382059
Graph |V | Q Qunweighted
R 72 0.130562 0.258062
R 71 0.302629 0.562928
Table: Modularity ranks for initial and reduced graphs
References
[AFG08] A Arenas, A Fernandez, and S Gomez.Analysis of the structure of complex networks at different resolution levels.New Journal of Physics, 10(5):053039, 2008.
[For09] Santo Fortunato.Community detection in graphs.CoRR, abs/0906.0612, 2009.
AcknowledgmentsThis work has been supported by the Interdisciplinary Integration Project of SB RAS N.21 under the title«Investigation of regularities and trends of self-organizing systems on the examples of the Web spaceand biological communities», Grant 12-01-00448 of the Russian Foundation of Basic Research and GrantNSh-1939.2014.1 of President of Russia for Leading Scientic Schools.
Statistics for SBRAS webgraphs
0
2
4
6
8
10
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
Degree scoresNumber of nodes
(a) Degree distribution in G
0
2
4
6
8
10
12
14
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
Degree scoresNumber of nodes
(b) Degree distribution in G
0
10
20
30
40
50
60
0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000
Weighted degree scoresNumber of nodes
(a) Weighted degree distribution in G
0
5
10
15
20
25
30
35
0 100 200 300 400 500 600
Weighted degree scoresNumber of nodes
(b) Weighted degree distribution in G
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
Betweenness scoresNumber of vertices
(a) Betweenness centrality distribution in G
0
10
20
30
40
50
0 100 200 300 400 500 600 700 800
Betweenness scoresNumber of vertices
(b) Betweenness centrality distribution in G
Statistics for Fraunhofer-Geselschaft webgraphs
0
2
4
6
8
10
12
14
0 20 40 60 80 100 120 140 160
Degree scoresNumber of nodes
(a) Degree distribution in R
0
2
4
6
8
10
12
14
0 2 4 6 8 10 12 14 16
Degree scoresNumber of nodes
(b) Degree distribution in R
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000
Weighted degree scoresNumber of nodes
(a) Weighted degree distribution in R
0
10
20
30
40
50
60
70
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
Weighted degree scoresNumber of nodes
(b) Weighted degree distribution in R
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
Betweenness scoresNumber of vertices
(a) Betweenness centrality distribution in R
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
Betweenness scoresNumber of vertices
(b) Betweenness centrality distribution in R
MM-HPC-2014. Text-mining and intelligent analysis of knowledge in databases e-mail: [email protected]
Community structure of web-graphs of academic institutionsAlexey Medvedev
Sobolev Institute of Mathematics, Novosibirsk, Russia
ИМСО РАН
Siberian Branch of Russian Academy of Sciences, graph G
Physics
Math & computer scienceChemistry
Scienti�c centers
Geosciences
HumanitiesEnergy, mechanics, etc.
Biology
Nanotechnology& informatics
ГПНТБ СО РАН
Отделение ГПНТБ СО РАН
Портал СО РАН Президиум СО РАН
СОРАН ИНФО.
ИВМиМГ СО РАН
ИМ СО РАН
ИСИ СО РАН
ОФ ИМ СО РАН
ИАиЭ СО РАН
ИКФИА СО РАН
ИЛФ СО РАН
ИОА СО РАН
ИСЭ СО РАН
ИФ СО РАН
ИФМ СО РАН
ИФП СО РАН
ИЯФ СО РАН
КТИ НП СО РАН
КТФ ИГиЛ СО РАН
ТФ ИТПМ СО РАН
ИВМ СО РАН
ИВТ СО РАН
ИДСТУ СО РАН КТИ ВТ СО РАН
СКТБ Наука КНЦ СО РАН
ОУС СО РАН по НИТ
ИГиЛ СО РАН
ИСЭМ СО РАН
ИТ СО РАН
ИТПМ СО РАН
ИФПМ СО РАН
ИФТПС СО РАН
ИЭОПП СО РАН
ИК СО РАН
ИНХ СО РАН
ИППУ СО РАН
ИПХЭТ СО РАН ИУХМ СО РАН
ИХКГ СО РАН
ИХН СО РАН ИХТТМ СО РАН
ИХХТ СО РАН
ИрИХ СО РАН
МТЦ СО РАН
НИОХ СО РАН
АФ ЦСБС СО РАН
ИБПК СО РАН
ИБФ СО РАН
ИЛ СО РАН
ИМКБ СО РАН
ИОЭБ СО РАН
ИПА СО РАН
ИСиЭЖ СО РАН
ИХБФМ СО РАН
ИЦиГ СО РАН
ОУС БИО СО РАН
СИФИБР СО РАН
ЦСБС СО РАН
БИП СО РАН
ГИН СО РАН
ГС СО РАН
ИВЭП СО РАН
ИГ СО РАН
ИГАБМ СО РАН
ИГД СО РАН
ИГДС СО РАН
ИГМ СО РАН
ИГХ СО РАН
ИЗК СО РАН
ИМЗ СО РАН
ИМКЭС СО РАН
ИНГГ СО РАН
ИПНГ СО РАН
ИПРЭК СО РАН
ИУ СО РАН
ЛИН СО РАН
ЗСФ ИЛ СО РАН
НФ ИВЭП СО РАН ИАЭТ СО РАН
ИИ СО РАН
ИМБТ СО РАН
ИФЛ СО РАН
ИФПР СО РАН
БНЦ СО РАН ИНЦ СО РАН
КНЦ СО РАН
КемНЦ СО РАН
ОНЦ СО РАН
ТНЦ СО РАН
ТюмНЦ СО РАН
ЯНЦ СО РАН
Description. The original graph G is presented, the nodes are put together according to the subject areas (based on the information on the SBRAS website).Edge thickness represents its weight. It is seen that central administrative organisations are tightly connected to each other compared to the rest of thenetwork. Modularity score is small showing that nodes inside the partitions are loosely connected compared to the rest of the network.
Siberian Branch of Russian Academy of Sciences, graph G
Community 1
Community 2Community 3
Community 4
Community 5 ГС СО РАН ИАиЭ СО РАН
ИВМиМГСО РАН
ИГиЛ СО РАН
ИИ СО РАН
ИМ СО РАН
ИНГГ СО РАН
ИСИ СО РАН
ИТПМ СО РАН
ИФПР СО РАН ИХТТМ СО РАН
ИЦиГ СО РАН
ИЭОПП СО РАН
КТФ ИГиЛ СО РАН
ОФ ИМ СО РАН
ТФ ИТПМ СО РАН
ИАЭТ СО РАН
ИК СО РАН
ИМБТ СО РАН
ИНХ СО РАН
ИОА СО РАН
ИПХЭТ СО РАН
ИТ СО РАН
ИФЛСО РАН
ИФПСО РАН
ИФПМСО РАН
ИХКГ СО РАН
ИХН СО РАН МТЦ СО РАН
НИОХ СО РАН
ОНЦ СО РАН
ТНЦ СО РАН
ИВМ СО РАН
ИГ СО РАН
ИГХ СО РАН
ИДСТУ СО РАН
ИЗК СО РАН
ИНЦ СО РАН
ИСЭМ СО РАН ИрИХСО РАН
КНЦ СО РАН
ЛИН СО РАН
СИФИБР СО РАН
СКТБ НаукаКНЦ СО РАН
ТюмНЦСО РАН
ЯНЦ СО РАН
БНЦ СО РАН
ГИН СО РАН
ИБПК СО РАН
ИБФ СО РАН
ИВЭП СО РАН
ИГД СО РАН
ИГДС СО РАН
ИГМ СО РАН
ИЛ СО РАН
ИМЗ СО РАН
ИМКБСО РАН
ИМКЭС СО РАН
ИОЭБ СО РАН
ИПА СО РАН
ИПРЭК СО РАН
ИСиЭЖ СО РАН
ИУ СО РАН
ИУХМ СО РАН
ИФМСО РАН
ИХБФМСО РАН
ИХХТ СО РАН
КТИ ВТ СО РАН
КТИ НП СО РАН
КемНЦСО РАН
НФ ИВЭП СО РАН
ОУС БИО СО РАН
ЦСБС СО РАН
ИГАБМ СО РАН
ИЛФСО РАН
ИСЭ СО РАН
ИФ СО РАН
ИЯФ СО РАН
Description. The reduced graph G is obtained after deletion of central administrative nodes and nodes labelled ИВТ СО РАН and ОУС СО РАН поНИТ, which are of high degree and do not show distinguishable community membership. High modularity score provides the validity of the partition. Theunweighted modularity score is small, therefore the partition highly depends on weights. The conclusion is the community structure of G is distinguishable,communities contain institutes from different subject areas, showing cross-institutional collaboration.
Node listАФ ЦСБС СО РАН Ботанический сад СО РАН, Алтайский филиал
БИП СО РАН Байкальский институт природопользования СО РАН
БНЦ СО РАН Бурятский научный центр СО РАН
ГИН СО РАН Геологический институт СО РАН
ГПНТБ СО РАН Государственная публичная научно-техническая библиотека СО РАН
ГС СО РАН Геофизическая служба СО РАН
ЗСФ ИЛ СО РАН ИЛ СО РАН, Западно-Сибирский филиал
ИАиЭ СО РАН Институт автоматики и электрометрии СО РАН
ИАЭТ СО РАН Институт археологии и этнографии СО РАН
ИБПК СО РАН Институт биологических проблем криолитозоны СО РАН
ИБФ СО РАН Институт биофизики СО РАН
ИВМ СО РАН Институт вычислительного моделирования СО РАН
ИВМиМГ СО РАН Институт выч. математики и мат. геофизики СО РАН
ИВТ СО РАН Институт вычислительных технологий СО РАН
ИВЭП СО РАН Институт водных и экологических проблем СО РАН
ИГ СО РАН Институт географии им. В.Б.Сочавы СО РАН
ИГАБМ СО РАН Институт геологии алмаза и благородных металлов СО РАН
ИГД СО РАН Институт горного дела им. Н.А. Чинакала СО РАН
ИГДС СО РАН Институт горного дела Севера им. Н.В. Черского СО РАН
ИГиЛ СО РАН Институт гидродинамики им. М.А. Лаврентьева СО РАН
ИГМ СО РАН Институт геологии и минералогии им. В.С.Соболева СО РАН
ИГХ СО РАН Институт геохимии им. А.П. Виноградова СО РАН
ИДСТУ СО РАН Институт динамики систем и теории управления СО РАН
ИЗК СО РАН Институт земной коры СО РАН
ИИ СО РАН Институт истории СО РАН
ИК СО РАН Институт катализа им. Г.К.Борескова СО РАН
ИКФИА СО РАН Институт космофизических исследований и аэрономии СО РАН
ИЛ СО РАН Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН
ИЛФ СО РАН Институт лазерной физики СО РАН
ИМ СО РАН Институт математики им. С.Л. Соболева CО РАН
ИМБТ СО РАН Институт монголоведения, буддологии и тибетологии СО РАН
ИМЗ СО РАН Институт мерзлотоведения им. П.И.Мельникова СО РАН
ИМКБ СО РАН Институт молекулярной и клеточной биологии СО РАН
ИМКЭС СО РАН Институт мониторинга климат. и эколог. систем СО РАН
ИНГГ СО РАН Институт нефтегазовой геологии и геофизики СО РАН
ИНХ СО РАН Институт неорганической химии им. А.В.Николаева СО РАН
ИНЦ СО РАН Иркутский научный центр СО РАН
ИОА СО РАН Институт оптики атмосферы имени В.Е. Зуева СО РАН
ИОЭБ СО РАН Институт общей и экспериментальной биологии СО РАН
ИПА СО РАН Институт почвоведения и агрохимии СО РАН
ИПНГ СО РАН Институт проблем нефти и газа СО РАН
ИППУ СО РАН Институт проблем переработки углеводородов СО РАН
ИПРЭК СО РАН Институт природных ресурсов, экологии и криологии СО РАН
ИПХЭТ СО РАН Институт проблем химико-энергетических технологий СО РАН
ИрИХ СО РАН Иркутский институт химии им. А.Е.Фаворского СО РАН
ИСИ СО РАН Институт систем информатики имени А.П. Ершова СО РАН
ИСиЭЖ СО РАН Институт систематики и экологии животных СО РАН
ИСЭ СО РАН Институт сильноточной электроники СО РАН
ИСЭМ СО РАН Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН
ИТ СО РАН Институт теплофизики им. С.С.Кутателадзе СО РАН
ИТПМ СО РАН Институт теоретической и прикладной механики СО РАН
ИУ СО РАН Институт угля Сибирского отделения РАН
ИУХМ СО РАН Институт углехимии и химического материаловедения
ИФ СО РАН Институт физики им. Л.В. Киренского СО РАН
ИФЛ СО РАН Институт филологии СО РАН
ИФМ СО РАН Институт физического материаловедения СО РАН
ИФП СО РАН Институт физики полупроводников им. А.В. Ржанова СО РАН
ИФПМ СО РАН Институт физики прочности и материаловедения СО РАН
ИФПР СО РАН Институт философии и права СО РАН
ИФТПС СО РАН Институт физико-технических проблем Севера СО РАН
ИХБФМ СО РАН Институт хим. биологии и фундаментальной медицины СО РАН
ИХКГ СО РАН Институт химической кинетики и горения СО РАН
ИХН СО РАН Институт химии нефти СО РАН
ИХТТМ СО РАН Институт химии твердого тела и механохимии СО РАН
ИХХТ СО РАН Институт химии и химической технологии СО РАН
ИЦиГ СО РАН Институт цитологии и генетики СО РАН
ИЭОПП СО РАН Институт экономики и организации пром. производства СО РАН
ИЯФ СО РАН Институт ядерной физики им. Г.И. Будкера СО РАН
КемНЦ СО РАН Кемеровский научный центр СО РАН
КНЦ СО РАН Красноярский научный центр СО РАН
КТИ ВТ СО РАН Конструкторско-технологический институт ВТ CО РАН
КТИ НП СО РАН Конструкторско-технологический институт НП СО РАН
КТФ ИГиЛ СО РАН Конструкторско-технологический филиал ИГиЛ СО РАН
ЛИН СО РАН Лимнологический институт СО РАН
МТЦ СО РАН Институт "Международный томографический центр"СО РАН
НИОХ СО РАН Новосибирский институт органической химии СО РАН
НФ ИВЭП СО РАН Новосибирский филиал ИВЭП СО РАН
ОНЦ СО РАН Омский научный центр СО РАН
Отделение ГПНТБ СО РАН Отделение ГПНТБ СО РАН в Академгородке
ОУС БИО СО РАН Объединенный ученый совет СО РАН по биологическим наукам
ОУС СО РАН по НИТ ОУС СО РАН по нанотехнологиям и информационным технологиям
ОФ ИМ СО РАН Омский филиал ИМ СО РАН
Портал СО РАН Портал Сибирского отделения РАН
Портал СОРАН.ИНФО Портал СОРАН.ИНФО
Президиум СО РАН Президиум СО РАН
СИФИБР СО РАН Сибирский институт физиологии и биохимии растений СО РАН
СКТБ Наука КНЦ СО РАН Специальное констр.-тех. бюро "Наука"КНЦ СО РАН
ТНЦ СО РАН Томский научный центр СО РАН
ТФ ИТПМ СО РАН Тюменский филиал ИТПМ СО РАН
ТюмНЦ СО РАН Тюменский научный центр СО РАН
ЦСБС СО РАН Центральный сибирский ботанический сад СО РАН
ЯНЦ СО РАН Якутский научный центр СО РАН
MM-HPC-2014. Text-mining and intelligent analysis of knowledge in databases e-mail: [email protected]
Community structure of web-graphs of academic institutionsAlexey Medvedev
Sobolev Institute of Mathematics, Novosibirsk, Russia
ИМСО РАН
Fraunhofer-Gesellschaft, graph R
Light & Surfaces
Information & Communication Technology
Materials & Components
Life Sciences
Defense & Security
Production
Microelectronics
Fraunhofer-Gesellschaft
IAO
IRB
MOEZ
PYCO
ZVAISEC
ESKFIT
FOKUS
IAIS
IDMTIESE
IGD
IOSB
ISST
ITWM
IVI
MEVISSCAI
SIT
FEP
ILTIOF
IPM
ISTIWS
EMB IBMTIGB
IME
ITEM
IVV
IZI
EMFT
ENAS
IAF
IIS-EAS
IISB IMS
IPMS
IZM
HHI
IIS
ISIT
IFF
IMLIPA
IPK
IPT
IWUUMSICHT
UMSICHT-ATZ
EMI
FHR
FKIE
ICTINTIAP
IBP
IFAM
IKTSISC
IWESIWMLBF
WKI
IZFPIZFP-D
IFAM-DDISE
ISI
Description. The original graph R is presented, the nodes are put together according to the research groups (based on the information on the Fraunhoferwebsite). Edge thickness represents its weight. It is seen that there is one central administrative unit connected to every other node, however the connection toother central nodes is loose. Modularity score is small showing that nodes inside the partitions are loosely connected compared to the rest of the network.
Fraunhofer-Gesellschaft, graph R
Unassigned vertices
EMI
FKIE
ILT
ISC
IZI
IBP
IVI
MOEZ
UMSICHT
UMSICHT-ATZ
EMFT
ENAS
IISB
IZM
IAF
IAP
IWM
PYCO
FEP
IFAM
IFAM-DD
IKTS
IDMT
IISIIS-EAS
IPMS
IST
IVV
WKI
IME
IMLISST
IAIS
ICT
IESE
IFF
IBMTIPM
IOSB
IPK
IGDLBF
Fraunhofer-Gesellschaft
ISI
AISEC
EMB ESK
FHR
FIT
FOKUS
HHI
IAO
IMS
INT
IOF
IPA
IRBISE
ISIT
ITEM
ITWM
IWESIWS
IWUMEVIS
SCAI
SITIZFP
IZFP-D
IGB
IPT
Description. The reduced graph R is obtained after deletion of central administrative node ZV. The partition obtained has decent modularity score, howeverleaving a part of nodes unassigned to the communities. It is notable the institutes are highly connected to their regional departments. The unweighted modularityscore is high, therefore the partition is distorted by weights. The conclusion is the community structure of R is less transparent.
Node listAISEC Applied and Integrated Security
EMB Marine Biotechnology
EMFT Modular Solid State Technologies
EMI High-Speed Dynamics, Ernst-Mach-Institut
ENAS Electronic Nano Systems
ESK Embedded Systems and Communication Technologies
FEP Electron Beam and Plasma Technology
FHR High Frequency Physics and Radar Techniques
FIT Applied Information Technology
FKIE Communication, Information Processing and Ergonomics
FOKUS Open Communication Systems
FG Fraunhofer-Gesellschaft
HHI Telecommunications, Heinrich-Hertz-Institut
IAF Applied Solid State Physics
IAIS Intelligent Analysis and Information Systems
IAO Industrial Engineering
IAP Applied Polymer Research
IBMT Biomedical Engineering
IBP Building Physics
ICT Chemical Technology
IDMT Digital Media Technology
IESE Experimental Software Engineering
IFAM Manufacturing Technology and Advanced Materials
IFAM-DD Manufacturing Technology and Advanced Materials, Dresden
IFF Factory Operation and Automation
IGB Interfacial Engineering and Biotechnology
IGD Computer Graphics Research
IIS Integrated Circuits
IIS-EAS Integrated Circuits – Design Automation Division EAS
IISB Integrated Systems and Device Technology
IKTS Ceramic Technologies and Systems
ILT Laser Technology
IME Molecular Biology and Applied Ecology
IML Material Flow and Logistics
IMS Microelectronic Circuits and Systems
INT Technological Trend Analysis
IOF Applied Optics and Precision Engineering
IOSB Optronics, System Technologies and Image Exploitation
IPA Manufacturing Engineering and Automation
IPK Production Systems and Design Technology
IPM Physical Measurement Techniques
IPMS Photonic Microsystems
IPT Production Technology
IRB Information Center for Planning and Building
ISC Silicate Research
ISE Solar Energy Systems
ISI Systems and Innovation Research
ISIT Silicon Technology
ISST Software and Systems Engineering
IST Surface Engineering and Thin Films
ITEM Toxicology and Experimental Medicine
ITWM Industrial Mathematics
IVI Transportation and Infrastructure Systems
IVV Process Engineering and Packaging
IWES Wind Energy and Energy System Technology
IWM Mechanics of Materials
IWS Material and Beam Technology
IWU Machine Tools and Forming Technology
IZFP Non-Destructive Testing
IZFP-D Non-Destructive Testing, Dresden dept.
IZI Cell Therapy and Immunology
IZM Reliability and Microintegration
LBF Structural Durability and System Reliability
MEVIS Medical Image Computing
MOEZ Central and Eastern Europe
PYCO Polymeric Materials and Composites
SCAI Algorithms and Scientific Computing
SIT Secure Information Technology
UMSICHT Environmental, Safety and Energy Technology
UMSICHT-ATZ UMSICHT, Sulzbach-Rosenberg dept.
WKI Wood Research, Wilhelm-Klauditz-Institut
ZV Fraunhofer Gesellschaft headquarters
MM-HPC-2014. Text-mining and intelligent analysis of knowledge in databases e-mail: [email protected]