微博用户行为统计特性及其动力学分析

发布时间：2018-04-02 02:12

  本文选题：微博　切入点：社交网络　出处：《现代图书情报技术》2013年Z1期

【摘要】：以新浪微博为研究对象,运用复杂网络和统计学的方法从个体和群体层面对微博的网络拓扑结构和用户的行为特性进行统计分析。结果表明,微博用户的行为表现出多重的标度特性,其中节点的度分布和微博发布行为近似服从幂律分布,而转发和评论行为表现为指数截断的幂律分布。在此基础上,运用兴趣驱动机制和重尾特性对其进行分析,得到微博用户行为的一些共性。这可以为微博信息的传播动力学研究提供有益的帮助。
[Abstract]:Taking Weibo of Sina as the research object, using the method of complex network and statistics, this paper makes a statistical analysis on the network topology and the behavior characteristics of the user at the level of individual and group. The behavior of Weibo users shows multiple scaling characteristics, in which the degree distribution of nodes and Weibo release behavior is similar to that of power law distribution, while the behavior of forwarding and commenting is exponentially truncated power law distribution. By analyzing the mechanism of interest drive and heavy-tailed characteristics, some commonalities of Weibo's user behavior are obtained, which can provide useful help for the study of information dissemination dynamics of Weibo.
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目“基于随机服务理论的复杂网络和人类动力学演化模型”(项目编号:70871082) 上海市一流学科建设项目“上海市管理科学与工程一流学科建设项目”(项目编号:S1201YLXK) 上海市研究生创新基金项目“基于复杂网络的微博舆论传播动力学研究”(项目编号:JWCXSL1202)的研究成果之一
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1698318