【摘 要】
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为更好地描述移动社交网络时间序列的动态演化性,研究Camb lab、MIT、Inf 05和Roller 4个典型的移动社交网络数据集的多重分形特征,并基于盒子覆盖算法提出移动社交网络多重
【基金项目】
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国家自然科学基金(61867004,61501217);江西省教育科学“十三五”规划2017年度重点课题(17ZD033)
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为更好地描述移动社交网络时间序列的动态演化性,研究Camb lab、MIT、Inf 05和Roller 4个典型的移动社交网络数据集的多重分形特征,并基于盒子覆盖算法提出移动社交网络多重分形分析方法。通过对网络的概率密度分布和配分函数的分析,计算得到多重分形谱的极大值f(α)、谱宽W和对称性程度B,证明移动社交网络具有多重分形的特征。在此基础上,计算网络度量指标,对比分析影响移动社交网络的多重分形的内在影响因素。实验结果表明,网络度分布表现为幂律分布,当同配系数r<0时,网络的多重分形特征表现越明显
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