一种基于分支过程的信息流行度动力学模型

• 作者: 吴联仁 李瑾颉 齐佳音
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 统计物理 分支过程 复杂网络 信息流行度
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 物理学交叉学科及有关科学技术领域
• 页码范围: 290-295
• 页数: 6页
• 字数: 3536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.68.20181948

摘要

Web 2.0时代,建模和预测在线信息流行度是信息传播中的重要问题.本文基于社交网络系统信息传播的机制,通过假设和简化,提出了分支过程的概率模型,来描述在线社交网络信息的流行度动力学过程.对典型在线社交网络系统的信息流行度数据和网络结构数据进行了分析,统计结果表明信息流行度衰减遵循幂律分布(幂指数为1.8),微博网络的入度和出度分布也均服从幂律分布(幂指数为1.5).模型仿真结果发现,该模型能够再现真实社交网络数据的若干特征,且信息流行度与网络结构相关.对模型方程进行求解得到理论预测的结果与仿真分析和实际数据结果相符合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐佳音	上海对外经贸大学工商管理学院	83	1552	18.0	38.0
5	吴联仁	上海对外经贸大学工商管理学院	4	21	2.0	4.0
6	李瑾颉	上海师范大学数理学院	1	3	1.0	1.0