微博双向“关注”网络节点中心性及传播影响力的分析

被引:41
作者
苑卫国 [1 ,2 ]
刘云 [1 ]
程军军 [1 ]
熊菲 [1 ]
机构
[1] 北京交通大学,通信与信息系统北京市重点实验室
[2] 中国科学院计算机网络信息中心
基金
北京市自然科学基金;
关键词
微博; 中心性; 复杂网络; 信息传播; k-core;
D O I
暂无
中图分类号
TP393.092 [];
学科分类号
080402 ;
摘要
根据新浪微博的实际数据,建立了两个基于双向"关注"的用户关系网络,通过分析网络拓扑统计特征,发现二者均具有小世界、无标度特征.通过对节点度、紧密度、介数和k-core四个网络中心性指标进行实证分析,发现节点度服从分段幂率分布;介数相比其他中心性指标差异性最为显著;两个网络均具有明显的层次性,但不是所有度值大的节点核数也大;全局范围内各中心性指标之间存在着较强的相关性,但在度值较大的节点群这种相关性明显减弱.此外,借助基于传染病动力学的SIR信息传播模型来分析四种指标在刻画节点传播能力方面的差异性,仿真结果表明,选择具有不同中心性指标的初始传播节点,对信息传播速度和范围均具有不同影响;紧密度和k-core较其他指标可以更加准确地描述节点在信息传播中所处的网络核心位置,这有助于识别信息传播拓扑网络中的关键节点.
引用
收藏
页码:502 / 511
页数:10
相关论文
共 8 条
[1]   基于复杂网络理论的北京公交网络拓扑性质分析 [J].
郑啸 ;
陈建平 ;
邵佳丽 ;
别立东 .
物理学报, 2012, 61 (19) :95-105
[2]   基于社交网络的观点传播动力学研究 [J].
熊熙 ;
胡勇 .
物理学报, 2012, 61 (15) :104-110
[3]   利用重要度评价矩阵确定复杂网络关键节点 [J].
周漩 ;
张凤鸣 ;
李克武 ;
惠晓滨 ;
吴虎胜 .
物理学报, 2012, 61 (05) :1-7
[4]   虚拟社区中人际交互行为的统计分析研究 [J].
司夏萌 ;
刘云 .
物理学报, 2011, 60 (07) :866-873
[5]   基于在线社交网络的信息传播模型 [J].
张彦超 ;
刘云 ;
张海峰 ;
程辉 ;
熊菲 .
物理学报, 2011, 60 (05) :66-72
[6]   复杂网络的中心化 [J].
王林 ;
张婧婧 .
复杂系统与复杂性科学, 2006, (01) :13-20
[7]  
Holme P,Kim B J. Phys. Rev. E . 2002
[8]  
Borge-Holthoefer J,Moreno Y. Phys Rev E . 2012