發(fā)布時間：2020-01-26 18:59

【摘要】：研究社交網(wǎng)絡的拓撲結構有利于深刻理解信息在人際網(wǎng)絡中的傳播過程以及社交網(wǎng)絡所具有的拓撲特性�？紤]到信息傳遞具有有向性,通過結合現(xiàn)實生活中信息傳播所遵循的規(guī)律構造加權有向拓撲模型模擬信息傳遞的動態(tài)性,從而更好地仿真社交網(wǎng)絡的拓撲結構。實驗結果表明,模型所生成網(wǎng)絡的拓撲結構的度、勢分布以及度—勢相關性具有明顯的冪律分布特性;同時,通過分析所生成網(wǎng)絡的聚類系數(shù)、核數(shù)和基尼系數(shù),驗證了其具有社交網(wǎng)絡的聚集特性、層次性和異質(zhì)性。
【圖文】：

大的節(jié)點建立連接，故而在新節(jié)點剛進入網(wǎng)絡時，會根據(jù)節(jié)點出勢選擇已有節(jié)點與其建立連接。由于模型中邊的權值表示節(jié)點間信息交流的強度，因此節(jié)點的勢越大，表明該節(jié)點在信息傳遞過程中的重要性越大，，則新節(jié)點可通過與該節(jié)點建立連接從而迅速融入網(wǎng)絡。3.3模型描述與分析通過模型構建的具體過程可以看出，本文在構建模型時綜合考慮了個體影響力和現(xiàn)實生活中普遍存在的朋友推薦現(xiàn)象對基于信息傳播的社交網(wǎng)絡拓撲結構的影響，并且通過引入外部參數(shù)δ來調(diào)節(jié)個體影響力和朋友推薦這2個因素對模型拓撲結構的影響。圖1一個時間步內(nèi)構建模型的流程如果設定外部參數(shù)δ的值為1，那么此時的模型僅考慮個體影響力對社交網(wǎng)絡拓撲結構的影響，在網(wǎng)絡的每一個生長演化時間步中，新節(jié)點根據(jù)節(jié)點的影響力選擇與一個已有節(jié)點進行信息交流。當外部參數(shù)δ的值大于1時，模型綜合考慮個體影響力和朋友推薦這2個因素對社交網(wǎng)絡拓撲結構的影響。當一個新節(jié)點i進入網(wǎng)絡后，首先會根據(jù)節(jié)點的影響力選擇與一個已有節(jié)點j進行信息交流；接著，新節(jié)點可能會再次從網(wǎng)絡中選擇一個影響力較大的節(jié)點k與之進行信息交流，或者新

≤(8)通過上述對某一時刻節(jié)點的度和勢變化的數(shù)學分析（如式(7)和式(8)所示）可知，模型中節(jié)點的度分布和勢分布是與參數(shù)p相關的，而由模型的具體演化過程可知參數(shù)p的值是由外部參數(shù)δ決定的，因此，可通過設定不同的δ值來改變模型中節(jié)點的度和勢分布。4仿真實驗為了驗證所構建的網(wǎng)絡模型的有效性，本文利用多個評估參數(shù)對所生成網(wǎng)絡的拓撲結構進行分析。在仿真實驗中，設定初始網(wǎng)絡規(guī)模n0=5，最后生成的網(wǎng)絡規(guī)模為N=5000。實驗中通過對比不同δ值下的節(jié)點度分布來分析外部參數(shù)δ對網(wǎng)絡拓撲結構的影響。從圖2中可以發(fā)現(xiàn)，對應不同的δ值，網(wǎng)絡的節(jié)點度分布是不同的。當δ=1時，節(jié)點度分布服從指數(shù)為2.35的冪律分布，此時的網(wǎng)絡實際上就是以節(jié)點出勢為衡量圖2不同δ所對應的節(jié)點度分布情況

【參考文獻】

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本文編號：2573386