具有社区结构的网络中的最优排名
摘要：网络上的全球性万维网（WWW）具有强烈的社区结构，其中网页组（例如，专注于共同主题或属于同一组织的网页）通过超链接密切相互连接。我们研究这种网络架构如何影响个体社区的平均谷歌排名。使用均场近似，我们量化了社区网页的平均谷歌排名如何取决于它在入站和出站方向上与世界其他部分的隔离程度，以及 $alpha$ -- 谷歌 PageRank 算法的唯一内在参数。基于这个表达式，我们引入了一个概念，即网络社区与网络其他部分之间是否解耦或相互连接。我们继续对美国两所大学内的几个内部网络社区进行实证研究。我们的均场处理的预测在这些现实生活中的网络中得到了定性验证。此外，谷歌使用的值 $alpha=0.15$ 似乎对社区的孤立程度在实际的万维网中进行了优化。
作者：Huafeng Xie, Koon-Kiu Yan, Sergei Maslov
论文ID：physics/0510107
分类：Physics and Society
分类简称：physics.soc-ph
提交时间：2007-05-23