基于Twitter的信息传播仿真研究

2014-07-24 11:22刘晓芳秦江涛
科技与管理 2014年2期
关键词:节点关键用户

刘晓芳 秦江涛

摘要:通过对twitter网站上的转发和评论数据进行统计分析表明,用户的信息传播能力服从幂律分布。在此基础上,对以上2个实证数据集进行可视化仿真研究,结果显示某用户的微博被转发的人数越多,其对信息在网络中传播扩散的作用越大,但是不同的网络,关键节点对信息传播的影响程度不同。幂指数的大小决定了无标度网络中关键节点出度值的分布范围,幂指数越大,关键节点的出度值分布越均匀,其对信息在网络中的传播范围的影响相对越小。endprint

摘要:通过对twitter网站上的转发和评论数据进行统计分析表明,用户的信息传播能力服从幂律分布。在此基础上,对以上2个实证数据集进行可视化仿真研究,结果显示某用户的微博被转发的人数越多,其对信息在网络中传播扩散的作用越大,但是不同的网络,关键节点对信息传播的影响程度不同。幂指数的大小决定了无标度网络中关键节点出度值的分布范围,幂指数越大,关键节点的出度值分布越均匀,其对信息在网络中的传播范围的影响相对越小。endprint

摘要:通过对twitter网站上的转发和评论数据进行统计分析表明,用户的信息传播能力服从幂律分布。在此基础上,对以上2个实证数据集进行可视化仿真研究,结果显示某用户的微博被转发的人数越多,其对信息在网络中传播扩散的作用越大,但是不同的网络,关键节点对信息传播的影响程度不同。幂指数的大小决定了无标度网络中关键节点出度值的分布范围,幂指数越大,关键节点的出度值分布越均匀,其对信息在网络中的传播范围的影响相对越小。endprint

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