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社交网络中的级联规模分布可以刻画信息在社交网络中流行的程度。许多研究表明,级联规模分布遵循重尾分布;导致这种高度偏态分布的根本原因缺乏定量实验分析。基于随机异质信息传播模型(SVFR,Susceptible View Forward Removed),进行大量计算实验,探讨信息吸引力和影响力对社交网络信息级联规模分布的影响。结果表明信息影响力和吸引力的均值较小时,级联规模服从幂律分布,且方差越大,尾部越重。该发现从仿真的角度阐明了信息吸引力和影响力对特定社交网络中信息流行程度的影响,较高吸引力和影响