基于信息及行为传播的社交网络拓扑模型

发布时间：2023-02-11 16:03

　　考虑到网络研究可能存在的安全性问题，我们不能直接以真实网络为实验对象，这就需要通过对真实网络的结构进行模拟，构建网络拓扑模型，从而利用拓扑模型代替真实网络作为实验环境进行研究。复杂网络拓扑建模的意义就在于探求规模庞大的复杂网络中所蕴含的未知规律，探究复杂网络的拓扑结构是认识复杂网络的必然过程，也是在更高层次上利用复杂网络的基础。 近年来，以人际关系网为基础的社交网络发展迅速，正逐渐融入我们的日常生活并发挥着重要的影响。通过研究社交网络的拓扑结构，掌握社交网络的用户特征及其行为，分析社交网络信息及行为传播的内容和特点、传播方式及传播效果，具有重要的理论价值和现实意义。 本文考虑到信息及行为传播的有向性，通过结合现实生活中信息及行为传播所遵循的规律构造了一个社交网络拓扑模型模拟信息传递及行为传播的动态性，从而更好地仿真社交网络的拓扑结构。仿真实验结果表明，模型所生成网络的拓扑结构的度、势分布以及度-势相关性具有明显的幂律分布特性；同时，通过分析所生成网络的聚类系数、核数和基尼系数，验证了其具有社交网络的聚集特性、层次性和异质性。

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
提要
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 网络属性简介
    1.2 复杂网络拓扑模型发展概况
    1.3 复杂网络的基本特性
        1.3.1 度分布的幂律特性
        1.3.2 聚集特性
        1.3.3 小世界特性
    1.4 文本的主要工作
    1.5 本文的组织结构
第2章 复杂网络拓扑模型
    2.1 基本概念
    2.2 复杂网络拓扑模型简介
        2.2.1 规则网络拓扑模型
        2.2.2 ER 拓扑模型
        2.2.3 小世界网络拓扑模型
        2.2.4 无标度网络拓扑模型
    2.3 本章小结
第3章 加权有向网络拓扑模型
    3.1 三角构成规则
    3.2 基于三角构成规则的加权有向网络拓扑模型
        3.2.1 模型简介
        3.2.2 模型生成算法
    3.3 仿真实验
        3.3.1 节点度分布
        3.3.2 节点势分布
        3.3.3 度-势相关性
        3.3.4 聚集特性
    3.4 本章小结
第4章 基于信息及行为传播特点的社交网络模型
    4.1 社会网络实证研究
        4.1.1 电子邮件网络
        4.1.2 在线社会网络
    4.2 社交网络拓扑模型介绍
        4.2.1 信息及行为传播特点
        4.2.2 模型简介
        4.2.3 模型生成算法
        4.2.4 模型描述与分析
    4.3 仿真实验分析
        4.3.1 节点度分布
        4.3.2 节点势分布
        4.3.3 度-势相关性
        4.3.4 聚集特性
        4.3.5 网络层次性
        4.3.6 网络异质性
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 下一步工作
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢



本文编号：3740698