基于空间要素与随机图融合的成长型社交网络模型研究

作者：顾秋阳; 琚春华; 鲍福光^*

来源：情报理论与实践, 2020, 43(03): 98-77.

DOI：10.16353/j.cnki.1000-7490.2020.03.017

• 空间要素
• 随机图
• 社交网络
• 网络重构

[目的/意义]近年来社交网络已经成为人们普遍使用的分享传播信息的媒介。随着社交网络的不断膨胀,传统的社交网络模型与现实网络情况的契合度逐渐减弱。文章通过建模仿真对传统模型进行优化和检验,以期为有关部门有效应对和预测社交网络动向提供参考。[方法/过程]文章以经典社交网络模型为基础,融入空间要素进行优化,并在随机图中逐渐增加节点数量以构建成长型社交网络模型,最后利用MATLAB等软件实现模型和数值仿真验算。[结果/结论]实验结果显示:空间距离要素对社交网络节点间关系的变化存在较大影响,且其影响在某些情景下高于关系强度;而基于纯空间要素与纯关系要素的网络都不会使得节点产生很高的聚类反映,但当其两者以一定比例融合后,节点链接概率将大幅上升;该研究所建成长型社交网络模型相比于传统模型与真实社交网络具有更高的拟合度。

• 单位
  浙江工商大学