基于交互频率的动态网络上的社会知识传播研究

发布时间：2018-04-12 00:05

  本文选题：知识传播 + 交互频率　； 参考：《上海理工大学学报》2017年01期

【摘要】：知识传播过程和社会网络结构的演化往往是同步进行的.基于交互频率的动态网络社会知识传播模型(SKD)在知识传播过程中,随机选取的目标节点会依据与邻居节点的交互频率来决定知识传播的对象,或者断边重连到网络中的任意一个非邻居节点.将SKD模型与随机化模型和基于知识距离的传统知识传播模型(TKD)做了对比实验,实验结果表明:SKD模型的知识传播速度要快于随机化模型和TKD模型;更重要的是,SKD模型在网络结构演化过程中呈现出同配性,网络结构的同配性是社交网络的一项基本结构属性.该工作对于理解知识传播和网络结构的联合演化过程具有十分重要的意义.
[Abstract]:The process of knowledge transmission and the evolution of social network structure are often synchronized.Dynamic Social knowledge Transmission Model based on Interactive Frequency (SKD) in the process of knowledge transmission, randomly selected target nodes will decide the object of knowledge transmission according to the interaction frequency with neighbors.Or the broken edges are reconnected to any non-neighbor node in the network.The SKD model is compared with the randomization model and the traditional knowledge propagation model based on knowledge distance. The experimental results show that the knowledge propagation speed of the SKD model is faster than that of the randomization model and the TKD model.What is more important is that the SKD model presents the homogeneity in the evolution of the network structure, and the homogeneity of the network structure is one of the basic structural attributes of the social network.This work is of great significance for understanding the joint evolution of knowledge transmission and network structure.
【作者单位】： 上海理工大学复杂系统科学研究中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61364177,71371125) 上海市东方学者特聘教授项目 上海市曙光学者人才计划(14SG42)
【分类号】：O157.5;G206

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本文编号：1738253