本文選題：人類動力學(xué) + 互動指數(shù)��； 參考：《電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2013年03期

【摘要】：基于微博數(shù)據(jù)的實(shí)證分析表明,微博用戶發(fā)布微博的數(shù)量及時(shí)間間隔均服從冪律分布。通過分析微博用戶之間的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系與用戶行為之間的聯(lián)系,發(fā)現(xiàn)微博消息數(shù)量的分布冪指數(shù)與用戶互動指數(shù)呈反向關(guān)系,且隨著互動指數(shù)的升高,冪指數(shù)的下降趨緩。在排除用戶之間的評論、轉(zhuǎn)發(fā)行為的影響后,個(gè)體用戶發(fā)微博的時(shí)間間隔分布冪指數(shù)與用戶互動指數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系�；谏鲜鰧�(shí)證分析,引入用戶間評論轉(zhuǎn)發(fā)行為、用戶間的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系作為微博用戶行為的驅(qū)動因素,提出了一種基于社會關(guān)系的動力學(xué)模型,模型仿真結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)一致。
[Abstract]:The empirical analysis based on Weibo data shows that the number and time interval of Weibo users are distributed according to power law. By analyzing the relationship between social network relationship and user behavior among Weibo users, it is found that the distribution power exponent of Weibo message quantity is inversely related to user interaction index, and with the increase of interaction index, the power exponent decreases slowly. After excluding the influence of users' comments and forwarding behavior, the power exponent of time interval distribution of individual user hair Weibo is positively correlated with user interaction index. Based on the above empirical analysis, a dynamic model based on social relations is proposed by introducing the behavior of users' comments and forwarding, and the relationship between users' social networks as the driving factor of Weibo's user behavior. The simulation results of the model are consistent with the actual data.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(NCET-11-0597) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)(2012RC1002)
【分類號】：TP393.092;O242.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1836758