社交网络的随机进化增长模型
摘要：基于随机模型的社交网络演化 一个社交网络的随机模型是提出的，其中新的参与者可加入网络，现有的参与者可能变得非活跃，并在后期重新活跃起来。我们的模型捕捉了网络的演变，假设参与者根据优先附加规则获得新的关系或变得活跃。我们推导了这个随机模型的平均场方程，并且表明，从渐近的角度来看，参与者的分布符合幂律分布。特别地，该模型适用于无线局域网等社交网络，用户通过接入点连接，以及用户彼此连接的对等网络。作为一个概念验证，我们通过分析达特茅斯学院一个为期三年的无线网络的公共日志，证明了我们模型的有效性。通过根据我们的模型处理的数据进行分析，我们证明用户访问的分布渐近地符合幂律分布。
作者：Trevor Fenner, Mark Levene, George Loizou and George Roussos
论文ID：physics/0607188
分类：Physics and Society
分类简称：physics.soc-ph
提交时间：2007-05-23