微博復雜網絡適應度模型的研究.pdf

1、近年來，隨著互聯網技術的快熟發(fā)展，涌現出了一大批在線社交網絡，如:國外的Facebook、Twitter、YouTube，國內的人人網、新浪微博等。
　　 微博作為一種新興的在線社交網絡，是現實社會的人際關系在網絡上的映射和擴展，反映了人們在網絡上的連接關系，其結構和演化已經引起了復雜網絡研究者的廣泛關注。深入理解微博網絡的拓撲結構有助于了解信息在網絡中的傳播，具有重要的理論價值和現實意義。
　　 復雜網絡理論已被證明為

2、一種強大的理解復雜系統(tǒng)結構和動力學特性的方法。本文以新浪微博為研究對象，根據微博用戶關注關系網絡自身的結構和特點，將經典的復雜網絡相關理論及模型應用于微博用戶關注關系網絡，對其進行網絡建模。在適應度網絡模型的基礎上，結合Price網絡模型對適應度網絡模型應用于微博用戶關注關系網絡中存在的缺陷進行改進，得到了P-Fitness網路模型;進一步針對P-Fitness網絡模型應用在微博用戶關注關系網絡上的不足進行改進，提出了微博適應度網絡模型

3、——SP-Fitness網絡模型。
　　 同時，本文通過對實際微博網絡的用戶的粉絲數分布、User PR值（用戶的PageRank值）分布以及活躍度分布的研究，分析了微博用戶的影響力，并對有影響力的微博用戶及其發(fā)布的微博特征進行了分析。在對實際微博用戶影響力分析的基礎上，基于微博用戶的影響力的三個主要因素——用戶粉絲數、用戶的User PR值以及用戶的活躍度，提出了SP-Fitness網絡模型的節(jié)點適應度算法。
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