基于信息传播的社交网络拓扑模型

TP393; 研究社交网络的拓扑结构有利于深刻理解信息在人际网络中的传播过程以及社交网络所具有的拓扑特性.考虑到信息传递具有有向性,通过结合现实生活中信息传播所遵循的规律构造加权有向拓扑模型模拟信息传递的动态性,从而更好地仿真社交网络的拓扑结构.实验结果表明,模型所生成网络的拓扑结构的度、势分布以及度—势相关性具有明显的幂律分布特性;同时,通过分析所生成网络的聚类系数、核数和基尼系数,验证了其具有社交网络的聚集特性、层次性和异质性....

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Published in通信学报 no. 4; pp. 1 - 9
Main Authors 刘衍珩, 李飞鹏, 孙鑫, 朱建启
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 吉林大学 计算机科学与技术学院,吉林 长春 130022%吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林 长春 130012 2013
Subjects
social network
transmission of information
无标度
scale-free
社交网络
simulation model
信息传播
topology modeling
拓扑建模
仿真模型
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ISSN1000-436X
DOI10.3969/j.issn.1000-436x.2013.04.001

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Summary:TP393; 研究社交网络的拓扑结构有利于深刻理解信息在人际网络中的传播过程以及社交网络所具有的拓扑特性.考虑到信息传递具有有向性,通过结合现实生活中信息传播所遵循的规律构造加权有向拓扑模型模拟信息传递的动态性,从而更好地仿真社交网络的拓扑结构.实验结果表明,模型所生成网络的拓扑结构的度、势分布以及度—势相关性具有明显的幂律分布特性;同时,通过分析所生成网络的聚类系数、核数和基尼系数,验证了其具有社交网络的聚集特性、层次性和异质性.
ISSN:1000-436X
DOI:10.3969/j.issn.1000-436x.2013.04.001