【摘 要】
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提出了具有时间异质性的SI（susceptible-infected）传播模型。通过构建异质的时间间隔序列,将微博信息传播动力学过程在无标度网络上仿真。研究结果发现信息新接受个体数n（t）以幂
【机 构】
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北京第二外国语学院酒店管理学院北京朝阳区100024,北京邮电大学经济管理学院北京海淀区100876,圣母大学网络科学与应用跨学科研究中心南本德印第安纳州美国46556
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提出了具有时间异质性的SI（susceptible-infected）传播模型。通过构建异质的时间间隔序列,将微博信息传播动力学过程在无标度网络上仿真。研究结果发现信息新接受个体数n（t）以幂律形式减少,n（t）~t-β。与传统假设的时间间隔服从泊松分布的信息传播模型相比,时间间隔服从幂律分布的传播速度要缓慢很多。同时,传播动力学的幂指数β受行为时间间隔分布幂指数α影响,且具有关系β≈α-1。本文的仿真分析结果与理论预测结果一致。
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