基于Twitter的信息傳播仿真研究

劉曉芳　秦江濤

摘要：通過對(duì)twitter網(wǎng)站上的轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析表明，用戶的信息傳播能力服從冪律分布。在此基礎(chǔ)上，對(duì)以上2個(gè)實(shí)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化仿真研究，結(jié)果顯示某用戶的微博被轉(zhuǎn)發(fā)的人數(shù)越多，其對(duì)信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播擴(kuò)散的作用越大，但是不同的網(wǎng)絡(luò)，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)對(duì)信息傳播的影響程度不同。冪指數(shù)的大小決定了無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)出度值的分布范圍，冪指數(shù)越大，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的出度值分布越均勻，其對(duì)信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播范圍的影響相對(duì)越小。endprint

摘要：通過對(duì)twitter網(wǎng)站上的轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析表明，用戶的信息傳播能力服從冪律分布。在此基礎(chǔ)上，對(duì)以上2個(gè)實(shí)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化仿真研究，結(jié)果顯示某用戶的微博被轉(zhuǎn)發(fā)的人數(shù)越多，其對(duì)信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播擴(kuò)散的作用越大，但是不同的網(wǎng)絡(luò)，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)對(duì)信息傳播的影響程度不同。冪指數(shù)的大小決定了無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)出度值的分布范圍，冪指數(shù)越大，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的出度值分布越均勻，其對(duì)信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播范圍的影響相對(duì)越小。endprint

摘要：通過對(duì)twitter網(wǎng)站上的轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析表明，用戶的信息傳播能力服從冪律分布。在此基礎(chǔ)上，對(duì)以上2個(gè)實(shí)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化仿真研究，結(jié)果顯示某用戶的微博被轉(zhuǎn)發(fā)的人數(shù)越多，其對(duì)信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播擴(kuò)散的作用越大，但是不同的網(wǎng)絡(luò)，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)對(duì)信息傳播的影響程度不同。冪指數(shù)的大小決定了無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)出度值的分布范圍，冪指數(shù)越大，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的出度值分布越均勻，其對(duì)信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播范圍的影響相對(duì)越小。endprint