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微博双向关注网络节点中心性及传播 影响力的分析

苑卫国 刘云 程军军 熊菲

微博双向关注网络节点中心性及传播 影响力的分析

苑卫国, 刘云, 程军军, 熊菲
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  • 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.
    • 基金项目: 国家自然科学基金 (批准号: 61172072, 61271308);北京市自然科学基金(批准号: 11DA1454) 和中央高校基本科研业务费专项资金 (批准号: 2011YJS215) 资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-06-07
  • 修回日期:  2012-09-06
  • 刊出日期:  2013-02-05

微博双向关注网络节点中心性及传播 影响力的分析

  • 1. 北京交通大学, 通信与信息系统北京市重点实验室, 北京 100044;
  • 2. 中国科学院计算机网络信息中心, 北京 100190
    基金项目: 

    国家自然科学基金 (批准号: 61172072, 61271308)

    北京市自然科学基金(批准号: 11DA1454) 和中央高校基本科研业务费专项资金 (批准号: 2011YJS215) 资助的课题.

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.

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参考文献 (28)

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